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Samuel Kadoury
B.Ing. (Poly), M.Ing. (McGill), Ph.D. (Montréal), Postdoc (INRIA)
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Professeur titulaire
Département de génie informatique et génie logiciel
Tél. : (514) 340-4711 poste 4262 Téléc. : (514) 340-5139 Local : M-3418
Domaines d'expertise
Technologie biomédicale Vision artificielle Applications de systèmes intelligents Analyse de formes et intelligence artificielle Traitement d'images et traitement vidéo

Intérêts de recherche et affiliations

Intérêts de recherche

Les intérêts de recherche du professeur Kadoury portent sur le développement de nouvelles méthodes et systèmes en imagerie médicale, particulièrement dans les domaines neuronaux, cardiovasculaires, orthopédiques et en oncologie interventionnelle. Les nouvelles technologies en recalage d'images (temporelles, mono et multimodales), segmentation, conception d'atlas d'organes, modélisation statistique de formes, classification et dans le traitement minimalement invasif sont validées dans le cadre d'études cliniques, tant chez l'adulte que chez l'enfant.

  • Imagerie médicale
  • Vision par ordinateur
  • Reconnaissance et modélisation d'organes
  • Systèmes de navigation interventionnels
  • Fusion d'images multimodales
  • Techniques d'apprentissage
Affiliation(s)
Type(s) d'expertises (sujets CRSNG)
  • 1901 Technologie biomédicale
  • 2603 Vision artificielle
  • 2604 Applications de systèmes intelligents
  • 2605 Analyse de formes et intelligence artificielle
  • 2708 Traitement d'images et traitement vidéo

Publications

Publications récentes
Article de revue
Bilic, P., Christ, P., Li, H.B., Vorontsov, E., Ben-Cohen, A., Kaissis, G., Szeskin, A., Jacobs, C., Mamani, G.E.H., Chartrand, G., Lohöfer, F., Holch, J.W., Sommer, W., Hofmann, F., Hostettler, A., Lev-Cohain, N., Drozdzal, M., Amitai, M.M., Vivanti, R., Sosna, J., Ezhov, I., Sekuboyina, A., Navarro, F., Kofler, F., Paetzold, J.C., Shit, S., Hu, X., Lipková, J., Rempfler, M., Piraud, M., Kirschke, J., Wiestler, B., Zhang, Z., Hülsemeyer, C., Beetz, M., Ettlinger, F., Antonelli, M., Bae, W., Bellver, M., Bi, L., Chen, H., Chlebus, G., Dam, E.B., Dou, Q., Fu, C.-W., Georgescu, B., Giró-i-Nieto, X., Gruen, F., Han, X., Heng, P.-A., Hesser, J., Moltz, J.H., Igel, C., Isensee, F., Jäger, P., Jia, F., Kaluva, K.C., Khened, M., Kim, I., Kim, J.-H., Kim, S., Kohl, S., Konopczynski, T., Kori, A., Krishnamurthi, G., Li, F., Li, H., Li, J., Li, X., Lowengrub, J., Ma, J., Maier-Hein, K., Maninis, K.-K., Meine, H., Merhof, D., Pai, A., Perslev, M., Petersen, J., Pont-Tuset, J., Qi, J., Qi, X., Rippel, O., Roth, K., Sarasua, I., Schenk, A., Shen, Z., Torres, J., Wachinger, C., Wang, C., Weninger, L., Wu, J., Xu, D., Yang, X., Yu, S.C.-H., Yuan, Y., Yue, M., Zhang, L., Cardoso, J., Bakas, S., Braren, R., Heinemann, V., Pal, C.J., Tang, A., Kadoury, S., Soler, L., van Ginneken, B., Greenspan, H., Joskowicz, L. & Menze, B. (2023). The Liver Tumor Segmentation Benchmark (LiTS). Medical Image Analysis, 84, 24 pages. Tiré de https://doi.org/10.1016/j.media.2022.102680
Article de revue
Mansour, R., Romaguera, L.V., Huet, C., Bentridi, A., Vu, K.-N., Billiard, J.-S., Gilbert, G., Tang, A. & Kadoury, S. (2022). Abdominal motion tracking with free-breathing XD-GRASP acquisitions using spatio-temporal geodesic trajectories. Medical and Biological Engineering and Computing, 60(2), 583-598. Tiré de https://doi.org/10.1007/s11517-021-02477-w
Article de revue
Cros, S., Bouttier, H., Nguyen-Tan, P.F., Vorontsov, E. & Kadoury, S. (2022). Combining dense elements with attention mechanisms for 3D radiotherapy dose prediction on head and neck cancers. Journal of Applied Clinical Medical Physics, 23(8), 15 pages. Tiré de https://doi.org/10.1002/acm2.13655
Article de revue
Mansour, R., Romaguera, L.V., Huet, C., Bentridi, A., Vu, K., Billiard, J.S., Gilbert, G., Tang, A. & Kadoury, S. (2022). Correction to: Abdominal motion tracking with freebreathing XDGRASP acquisitions using spatiotemporal geodesic trajectories. Medical and Biological Engineering and Computing, 60(4), 1 page. Tiré de https://doi.org/10.1007/s11517-022-02531-1
Voir toutes les publications (172)

Encadrement à Polytechnique

TERMINÉ

  • Thèse de doctorat (3)

    • Vazquez Romaguera, L. (2021). Image-Based Analysis and Modelling of Respiratory Motion Using Deep Learning Techniques (Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/9915/
    • Vorontsov, E. (2020). On Medical Image Segmentation and on Modeling Long Term Dependencies (Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/5257/
    • Shakeri, M. (2016). Analysis of sub-cortical morphology in benign epilepsy with centrotemporal spikes (Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/2453/

  • Mémoire de maîtrise (13)

    • Cros, S. (2021). Méthodes d’apprentissage profond 3D en radiothérapie pour la segmentation d’organes et la prédiction de distributions de dose (Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/9987/
    • Mezheritsky, T. (2021). Modélisation du mouvement tridimensionnel du foie à partir d'images échographiques 2D par auto-encodeurs convolutionnels (Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/6292/
    • Shakeri, S. (2020). Deformable MRI to Transrectal Ultrasound Registration for Prostate Interventions Using Deep Learning (Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/5369/
    • Maaref, A. (2019). Prediction of Chemotherapy Response of Liver Metastases from Baseline CT-Images Using Deep Neural Networks (Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/4186/
    • Oulbacha, R. (2019). Synthèse d'images tomodensitométriques à partir d'IRM par des réseaux adverses génératifs pour le recalage 3D/2D de la colonne vertébrale (Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/4162/
    • Boucher, M.-A. (2018). Volumétrie des ventricules latéraux chez le nouveau-né par segmentation automatique d'échographies 3D (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/3116/
    • Jobidon-Lavergne, H. (2018). Intégration de la simulation numérique à la navigation chirurgicale pour le traitement de la scoliose par chirurgie de modulation de croissance sans fusion par attache flexible (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/3762/
    • Nozadi, S.H. (2017). Classification of Alzheimer's Disease and Mild Cognitive Impairment Using Longitudinal FDG-PET Images (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/2586/
    • Gérard, M. (2016). Modélisation 3D des artères hépatiques et visualisation par fusion d'imagerie par résonance magnétique et d'imagerie ultrasonore (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/2390/
    • Mandal, K.K. (2016). Intra-Operative Needle Tracking Using Optical Shape Sensing Technology (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/2090/
    • Parent, F. (2016). Reconstruction 3D de la forme d'aiguilles chirurgicales en utilisant la réflectométrie fréquentielle dans des fibres optiques (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/2126/
    • Thong, W. (2015). Apprentissage de représentations pour la classification d'images biomédicales (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/1842/
    • De Leener, B. (2014). Segmentation automatique de la moelle épinière sur des images de résonance magnétique par propagation de modèles déformables (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/1471

Prix et distinctions

Nouvelle(s) concernant Samuel Kadoury

NOUVELLES | 31 mars 2022
Polytechnique Montréal décerne des récompenses pour des mémoires et des thèses remarquables en 2021 | Lire
BLOGUE | 3 mars 2022
Cancer : quand l’IA guide le traitement | Lire
NOUVELLES | 24 février 2021
50 scientifiques de Polytechnique Montréal parmi le top 2 % des plus cités dans leur champ de recherche | Lire
NOUVELLES | 6 août 2020
Polytechnique en vedette dans la revue «Plan» | Lire
NOUVELLES | 19 décembre 2019
Recherche sur le cancer : les projets de deux professeurs de Polytechnique lauréats du concours Onco-Tech | Lire
NOUVELLES | 15 octobre 2018
Quatre chaires de recherche du Canada à Polytechnique Montréal font progresser le savoir à tous azimuts | Lire
NOUVELLES | 22 février 2018
Des réseaux de neurones profonds identifient les tumeurs | Lire
NOUVELLES | 22 janvier 2018
Concours de projets 2017 de l’Institut TransMedTech : du soutien pour les projets de professeurs et d’étudiants chercheurs de Polytechnique Montréal | Lire
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Revue de presse concernant Samuel Kadoury

1 mars 2020, La Presse, L'intelligence artificielle contre le cancer Cinq projets de recherche, auxquels participent plusieurs chercheurs de Polytechnique Montréal et soutenus par l'Institut TransMedTech, viennent d'être financés par le concours Onco-Tech.
18 novembre 2017, Le Devoir, Les avancées de l’intelligence artificielle s’apprêtent à bouleverser la pratique médicale Dans son laboratoire, Samuel Kadoury, professeur agrégé au Département de génie informatique et génie logiciel à Polytechnique Montréal, travaille à entraîner des logiciels, dont un capable de déterminer si de jeunes patients atteints de scoliose auront besoin ou pas d'une grande chirurgie.
23 novembre 2016, Le médecin du Québec, Médecine et intelligence artificielle : un nouveau monde de possibilités Mentions de Christopher Pal et de Samuel Kadoury, professeurs agrégés au Département de génie informatique et génie logiciel de Polytechnique Montréal.