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Samuel Kadoury
B.Ing. (Poly), M.Ing. (McGill), Ph.D. (Montréal), Postdoc (INRIA)

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
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
Communication de conférence
Boucher, M.-A., Watts, N., Gremillet, F., Legare, P. & Kadoury, S. (2018). Asymmetry quantification from reflectance images of orthotic patients using structural similarity metrics. Communication présentée à Medical Imaging : Computer-Aided Diagnosis, Houston, TX, United states. Tiré de https://doi.org/10.1117/12.2292544
Communication de conférence
Lessard, S., Plantefeve, R., Michaud, F., Huet, C., Soulez, G. & Kadoury, S. (2018). Blood-flow estimation in the hepatic arteries based on 3D/2D angiography registration. Communication présentée à 7th Joint International Workshop on Computing and Visualization for Intravascular Imaging and Computer Assisted Stenting (CVII-STENT 2018) and the 3rd International Workshop on Large-Scale Annotation of Biomedical Data and Expert Label Synthesis, (LABELS 2018), Granada, Spain (p. 3-10). Tiré de https://doi.org/10.1007/978-3-030-01364-6_1
Article de revue
Nozadi, S.H. & Kadoury, S. (2018). Classification of alzheimer's and MCI patients from semantically parcelled PET Images: a comparison between AV45 and FDG-PET. International Journal of Biomedical Imaging, 2018, 13 pages. Tiré de https://doi.org/10.1155/2018/1247430
Article de revue
Boucher, M.-A., Lippé, S., Dupont, C., Knoth, I.S., Lopez, G., Shams, R., Ramy, E.-J., Amélie, D. & Samuel, K. (2018). Computer-aided lateral ventricular and brain volume measurements in 3D ultrasound for assessing growth trajectories in newborns and neonates. Physics in Medicine and Biology, 63(22), 13 pages. Tiré de https://doi.org/10.1088/1361-6560/aaea85

Encadrement à Polytechnique

TERMINÉ

  • Thèse de doctorat (1)

    • 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 (7)

    • 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/
    • 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

Nouvelle(s) concernant Samuel Kadoury

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

Revue de presse concernant Samuel Kadoury

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.