Répertoire des expertises
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Lama Séoud
Dipl. Ing., M.Sc.A., Ph.D.

Intérêts de recherche et affiliations

Intérêts de recherche
  • Imagerie et analyse 3D
  • Analyse du mouvement humain
  • Imagerie médicale computationnelle
  • Vision par ordinateur
  • Apprentissage machine
Type(s) d'expertises (sujets CRSNG)
  • 1901 Technologie biomédicale
  • 2603 Vision artificielle
  • 2605 Analyse de formes et intelligence artificielle
  • 2708 Traitement d'images et traitement vidéo

Publications

Publications récentes
Communication de conférence
Seoud, L., Boisvert, J., Drouin, M.-A., Picard, M. & Godin, G. (2019). Increasing the Robustness of CNN-Based Human Body Segmentation in Range Images by Modeling Sensor-Specific Artifacts. Communication présentée à European Conference on Computer Vision (ECCV 2018 Workshops), Munich, Germany (p. 729-743). Tiré de https://doi.org/10.1007/978-3-030-11015-4_55
Communication de conférence
Seoud, L., Boisvert, J., Drouin, M.-A., Picard, M. & Guy Godin, G. (2019). Training a CNN to robustly segment the human body parts in range image sequences. Communication présentée à SPIE OPTO 2019, San Francisco, California, United States. Tiré de https://doi.org/10.1117/12.2508903
Article de revue
Seoud, L., Ramsay, J., Parent, S. & Cheriet, F. (2017). A novel fully automatic measurement of apparent breast volume from trunk surface mesh. Medical Engineering & Physics, 41, 46-54. Tiré de https://doi.org/10.1016/j.medengphy.2017.01.004
Article de revue
Ramsay, J., Seoud, L., Barchi, S., Cheriet, F., Joncas, J., Turgeon, I., Debanné, P., Trop, I., Labelle, H. & Parent, S. (2017). Assessment of Breast Asymmetry in Adolescent Idiopathic Scoliosis Using an Automated 3D Body Surface Measurement Technique. Spine Deformity, 5(3), 152-158. Tiré de https://doi.org/10.1016/j.jspd.2017.01.001

Biographie

Après son doctorat, Lama Séoud a réalisé un stage postdoctoral en industrie, chez Diagnos Inc, qu’elle a ensuite rejoint en tant que chercheure. Elle a travaillé sur le diagnostic assisté par ordinateur de pathologies rétiniennes. En 2016, elle a rejoint l’équipe de recherche en visionique et infographie au Conseil National de Recherches du Canada (CNRC) à Ottawa. Elle a travaillé pendant 3 ans sur l’intégration de l’apprentissage profond à l’acquisition et l’analyse de données 3D, notamment de sujets humains en mouvement. Elle est présentement professeure adjointe à l’École Polytechnique de Montréal.

Enseignement

INF1010 - Programmation orientée objet

INF8725 – Traitement de signaux et d’images

INF8801A - Applications multimédia

Formation

  • Doctorat en génie biomédical, École Polytechnique de Montréal, Canada
  • Maitrise en génie biomédical, École Polytechnique de Montréal, Canada
  • Diplôme d’ingénieur biomédical, École Supérieure d’Ingénieurs de Beyrouth, Université Saint Joseph, Liban

Encadrement à Polytechnique

EN COURS

  • Doctorat (1)

    • Roy, Pankaj Raj (co-direction). Reconnaissance d'anomalies dans les vidéos de surveillance par réseaux neuronaux.
  • Maîtrise recherche (5)

    • Asmar, Mark.
    • Cherni, Ghassen.
    • Caron, Rodrigue (co-direction). Développement d’une plateforme expérimentale ex vivo pour la caractérisation du micro-dommage osseux en 3D.
    • Desclaux, Olivier.
    • Badawy, Youmna. Analyse par ordinateur d'images histologiques de placenta.

TERMINÉ

  • Mémoire de maîtrise (1)

    • Phan, T.V. (2015). Développement et validation d'un système automatique de classification de la dégénérescence maculaire liée à l'âge (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/1790/