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Colloque IA et imagerie médicale de Québec

Présenté par

CRDM

Université Laval

Colloques et conférences

Présenté le mercredi 24 mai dès 13h au pavillon Alphonse-Desjardins de l'Université Laval à l'initiative du Centre de recherche en données massives (CRDM), le Colloque IA et imagerie médicale de Québec (CIIMQ) vise à mettre de l’avant les acteurs et actrices développant les nouvelles technologies reliées à la science et l’ingénierie des données d’imagerie médicale.

Couvrant l’analyse et le traitement des données par intelligence artificielle, le CIIMQ abordera également la collecte, l’organisation et la manipulation des données d’imagerie médicale, tout comme les stratégies pour en effectuer le transfert vers des dispositifs médicaux, du domaine académique ou dans l’industrie.

Avec cinq conférenciers et conférencières issus des grandes universités québécoises, le CIIMQ se déroulera cette année conjointement avec la Journée scientifique du Réseau de Bio-Imagerie du Québec. Venez y rencontrer collègues, membres de la communauté et de l’industrie!

Programme de l'événement

  • 12h00 - Accueil
  • 13h00 - Mot d'ouverture
  • 13h10 - Le cycle de vie de l'image médicale, avec Philippe Després (Université Laval)
  • 13h50 - Machine Learning and Deep Learning Applications in Structural MRI Processing and Analysis, avec Mahsa Dadar (Université McGill)
  • 14h30 - An (Un)Sucess-Story in the Development of Software for AI and Medical Imaging, avec Julien Cohen-Adad (Polytechnique Montréal)
  • 15h10 - Pause santé
  • 15h30 - Systèmes d’aide à la décision aux soins intensifs pédiatriques à l’aide de l’intelligence artificielle, avec Rita Noumeir (École de technologie supérieure)
  • 16h10 - La vraie réalité de l'industrie : de l'innovation au dispositif médical, avec Pierre-Marc Jodoin (Université de Sherbrooke / IMEKA)
  • 16h50 - Mot de clôture
  • 17h00 - Cocktail et réseautage

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Featured project

Delirium is a condition that, when left unmanaged, is associated with increased mortality and longer hospitalization of patients in intensive care; therefore, its detection should be an integral part of care. It is characterized by confusion, anxiety and reduced alertness. It is estimated that 75% of delirium cases are not detected on admission to hospital. Detecting such an acute condition requires frequent monitoring of participants, which is labor intensive and requires expertise.

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