Répertoire des expertises
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Intérêts de recherche et affiliations

Intérêts de recherche
  • Analyse d'image médicale
  • Analyse de forme
  • Vision par ordinateur
  • Apprentissage automatique
Type(s) d'expertises (sujets CRSNG)
  • 2603 Vision artificielle
  • 2605 Analyse de formes et intelligence artificielle
  • 2800 INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (Vision artificielle, utiliser 2603)

Publications

Publications récentes
Communication de conférence
Vasudeva, S. A., Dolz, J., & Lombaert, H. (juillet 2023). GeoLS: Geodesic Label Smoothing for Image Segmentation [Communication écrite]. Medical Imaging with Deep Learning (MIDL 2023), Nashville, TN, USA. Publié dans Proceedings of Machine Learning Research, 227.

Biographie

Hervé Lombaert est Professeur agrégé de génie informatique, et précédemment à l'Inria en France et l'ETS avec une Chaire de recherche du Canada en analyse de forme en imagerie médicale. Ses recherches portent sur les statistiques et l'analyse de forme dans le contexte de l'apprentissage automatique et de l'imagerie médicale. Ses travaux sur l'analyse de graphes ont eu de nombreux impacts en imagerie médicale, des premières segmentations d'images par graphcuts jusqu'à récemment l'analyse de surface par théorie de graphes spectraux.

Hervé est l'auteur de plus de 70 articles, 5 brevets et a remporté plusieurs prix, dont le prix IPMI Erbsmann, un des plus prestigieux en analyse d'images. Ses étudiants ont également reçu des prix de meilleures thèses avec des publications marquantes en vision par ordinateur et analyse d’images médicales. Il est par ailleurs membre du comité de rédaction du journal Elsevier Medical Image Analysis. Il a, par son passé, eu la chance de travailler dans plusieurs centres, dont Inria Sophia-Antipolis (France), Microsoft Research (Cambridge, Royaume-Uni), Siemens Corporate Research (Princeton, NJ), l'Université McGill (Canada) et Polytechnique Montréal (Canada).

Des positions d'études au doctorat sont disponibles: https://shape.polymtl.ca/lombaert/jobs.php

Formation

  • Postdoc, Microsoft Research–Inria
  • PhD, École Polytechnique de Montréal
  • BIng, École Polytechnique de Montréal