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Abolfazl Mohebbi
B.Sc. (IUT), M.A.Sc. (Concordia), Ph.D. (Poly), Postdoc (McGill/Poly), Postdoc (Harvard)

Intérêts de recherche et affiliations

Intérêts de recherche

Les intérêts de recherche du professeur Mohebbi portent sur le développement de nouvelles méthodes et technologies d'assistance, réadaptation et médicales. En conséquence, il a intégré 4 axes de recherche dans son groupe et pour chaque axe, les intérêts de recherche suivants sont pris en compte:

1- Contrôle neuromusculaire et réadaptation:

  • Contributions de la vision à la position debout humaine
  • Interactions entre la vision et les systèmes sensoriels proprioceptifs en position debout humaine
  • Réalité virtuelle (RV) pour la réadaptation de l'équilibre chez les patients P-VL
  • Approches d'apprentissage en profondeur pour l'identification du mécanisme de l'équilibre humain

2- Biomécatronique:

  • Appareils et capteurs portables
  • Surveillance intelligente de la santé
  • Contrôle des organes artificiels
  • Prothèses mécatroniques, orthèses et exosquelettes

3- Robotique médicale et d'assistance:

  • Planification et contrôle des trajectoires de la robotique chirurgicale
  • Conception et contrôle de la robotique d'assistance
  • Asservissement visuel

4- Intelligence artificielle appliquée:

  • Identification du système biomédical à l'aide de l'IA
  • Réseaux de neurones profonds pour la détection de tumeurs
  • Diagnostic neuromusculaire utilisant des réseaux convolutifs
Affiliation(s)
Type(s) d'expertises (sujets CRSNG)
  • 1701 Conception technique
  • 1900 GÉNIE BIOMÉDICAL
  • 2509 Systèmes de contrôle
  • 2600 ROBOTIQUE
  • 2716 Réalité virtuelle et simulations connexes
  • 2715 Optimisation
  • 2603 Vision artificielle
  • 2604 Applications de systèmes intelligents

Publications

Publications récentes
Article de revue
Amiri, P., Mohebbi, A. & Kearney, R. (2019). Experimental Methods to Study Human Postural Control. Journal of Visualized Experiments, (151). Tiré de https://doi.org/10.3791/60078
Article de revue
Mohebbi, A., Achiche, S. & Baron, L. (2019). Integrated and concurrent detailed design of a mechatronic quadrotor system using a fuzzy-based particle swarm optimization. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 82, 192-206. Tiré de https://doi.org/10.1016/j.engappai.2019.03.025
Communication de conférence
Mohebbi, A., Achiche, S. & Baron, L. (2018). Data-driven approaches in multi-criteria decision support for mechatronic systems design [Présentation orale]. Présenté à DSR Workshop on Data Driven Design and Learning, Montréal, Québec.
Article de revue
Mohebbi, A., Achiche, S. & Baron, L. (2018). Multi-criteria fuzzy decision support for conceptual evaluation in design of mechatronic systems: a quadrotor design case study. Research in Engineering Design, 29(3), 329-349. Tiré de https://doi.org/10.1007/s00163-018-0287-6

Biographie

Abolfazl Mohebbi est diplômé en génie mécanique de l'Université de Technologie d’Ispahan (IUT), Iran, en 2009. Il a reçu une maîtrise en génie mécanique de l'Université Concordia (2013) et un doctorat en génie mécanique de Polytechnique Montréal (2017) avec spécialisation en robotique, contrôle et mécatronique.

Après avoir occupé des postes industriels pendant près de trois ans, il est retourné dans le monde universitaire en tant que chercheur postdoctoral jusqu'en 2020. En tant que stagiaire postdoctoral à Polytechnique, McGill et à l’Université Harvard, ses activités de recherche se sont concentrées sur divers domaines du génie biomédical, du contrôle neuromusculaire, des technologies d'assistance et de l'intelligence artificielle.

Aujourd'hui, Abolfazl Mohebbi est professeur adjoint au département de génie mécanique à Polytechnique Montréal. Il est aussi titulaire de la Chaire en technologies d'assistance et de réadaptation, cofondée par l’Institut TransMedTech (iTMT) de Polytechnique Montréal, le centre de recherche de CHU Sainte-Justine et le Technopôle en réadaptation pédiatrique.

Formation