• Mojtaba Safari

    Candidat au doctorat
    Faculté des sciences et de génie
    Université Laval

    Étudiant.e
    Directeur.e(s) de recherche
    Louis Archambault
    Début du projet
    Titre du projet de recherche
    Rôle de l’apprentissage automatique dans l’orientation de la radiothérapie du cancer de la prostate guidée par l’imagerie par résonance magnétique
    Description

    Le fardeau clinique et économique du cancer de la prostate continue d’augmenter au Canada. Selon la Société Canadienne du cancer, un Canadien sur sept développera un cancer de la prostate au cours de sa vie et un Canadien sur 27 mourra des suites de cette maladie. Il est important d’effectuer un examen clinique fiable qui permet d’avoir une différenciation entre les cancers agressifs cliniquement significatifs et non significatifs pour éviter les traitements excessifs. Les analyses comparatives avec l’imagerie par ultrasons, montrent que les modalités avancées de l’imagerie par résonance magnétique (IRM) se caractérisent par une meilleure précision diagnostique et sont devenues l’examen clinique de routine pour les patients ayant un risque de cancer de la prostate cliniquement significatif. Ces modalités offrent des capacités d’analyse importantes, mais leur application dans le cancer de la prostate a des limites distinctes (variabilité inter-observateurs, expérience de l’observateur, etc) malgré l’arrivée de la version V2 de PI-RADS.

    Ainsi nous avons élaboré ce projet pour développer une approche de prédiction et de segmentation des lésions intra-prostatiques basée sur l'apprentissage automatique afin de mieux orienter la radiothérapie.

    Pour atteindre cet objectif, nous avons eu recours à deux modalités améliorées d'IRM conventionnelle, la DTI-IRM et la DWI-IRM, associées à des modalités d’IRM anatomiques. Nous allons extraire à partir des modalités quantitatives les cartes qui fournissent les caractéristiques spécifiques de la lésion. Nous allons ensuite extraire l’information de la texture des modalités d’IRM et des cartes sélectionnées. En dernière étape, des méthodes d’apprentissage automatique seront appliquées pour la sélection et la classification de ces caractéristiques.

    En appliquant ces méthodes l’extension et le type du cancer seront identifiés.

  • Isabel Fortier

    Professeure adjointe
    Faculté de médecine
    Université McGill

    Dre Isabel Fortier est chercheuse à l'Institut de recherche du Centre universitaire de santé McGill (IR-CUSM) où elle dirige le programme de recherche Maelstrom.

    Ce programme vise à fournir à la communauté de recherche internationale de diverses disciplines des ressources (expertise, méthodes et logiciels) pour faciliter l'harmonisation et l'intégration de données entre études épidémiologiques. L'équipe de Maelstrom développe des méthodes et des logiciels, effectue de la recherche méthodologique, génère des catalogues détaillés d'études et de variables et crée des infrastructures permettant la gestion, l'harmonisation et la co-analyse des données de recherche.

    L'équipe collabore ou dirige les activités de catalogage et d'harmonisation de données d'un certain nombre de projets nationaux et internationaux, notamment IALSA (‘’Integrative Analysis of Longitudinal Studies of Aging and Dementia’’, plus de 100 études), ReACH (‘’Research Advancement through Cohort Cataloguing and Harmonization’’, 26 études) et CanPath (Partenariat Canadien pour la santé de demain, 5 études).

    Les ressources de Maelstrom aident à optimiser l'utilisation des données de recherche, renforcer les capacités de collaboration (résultats produits plus rapidement et à moindre coût) et améliorer la qualité des pratiques de recherche.

  • John Kildea

    Professeur adjoint
    Medical Physics Unit
    Université McGill

    Dr. John Kildea est physicien médical au Centre universitaire de santé McGill et professeur adjoint en oncologie à l’Université McGill.

    Ses intérêts de recherche se concentrent sur les effets carcinogènes des radiations ionisantes provenant de traitements de radiothérapie ou de voyages spatiaux. Dr. Kildea est aussi intéressé par l’amélioration des expériences de soins de santé et les résultats de santé des patients à l’aide d’outils informatiques.

    Avec le radio-oncologue Dr. Tarek Hijal, Dr. Kildea co-dirige le développement du portail patient Opal. Opal a été nommé la Solution e-santé de l’année au Québec en 2019 par Le Point Santé et Services Sociaux et a remporté le prestigieux Prix d’excellence–Coup de cœur des ministres du Ministère de la Santé et des Services sociaux du Québec.

  • Catherine Régis

    Professeure titulaire
    Faculté de droit
    Université de Montréal

    Catherine Régis est professeure titulaire à la Faculté de droit de l’Université de Montréal, titulaire de la Chaire de recherche du Canada sur la culture collaborative en droit et politiques de la santé (depuis 2013), co-responsable du Hub santé – politique, organisations et droit (H-POD) et membre fondatrice du groupe de recherche JusticIA (justice-ia.com). Elle est également chercheuse au Centre de recherche en droit public, au Centre de recherche du Centre hospitalier universitaire de l’Université de Montréal (CRCHUM) et à l’Observatoire international sur les impacts sociétaux de l’intelligence artificielle et du numérique (OBVIA).

    Elle détient un baccalauréat en droit de l’Université de Montréal, une maîtrise en droit de la santé de l’Université de Sherbrooke, un certificat en éthique clinique de l’Université de Genève et un doctorat en droit (S.J.D) de l’Université de Toronto. Elle est également membre du Barreau du Québec depuis 1999 et médiatrice accréditée.

    Récipiendaire de plusieurs prix, bourses et subventions, notamment du programme des Chaires de recherche du Canada, des Instituts de recherche en santé du Canada, des Fonds de recherche du Québec, du Ministère des Relations internationales et de la Francophonie et du Fonds Georg Stellari, professeure Régis est régulièrement sollicitée par le réseau de la santé à titre de consultante et de formatrice. Elle collabore avec plusieurs équipes de recherche interdisciplinaires et internationales, notamment en médecine, apprentissage machine, gestion, génie, santé publique et psychologie. 

    Elle est membre de divers comités du secteur de la santé et des services sociaux, dont celui du Comité d’éthique de l’Agence de la santé publique du Canada et du Comité sur la science des données en santé de l’Université de Montréal. Elle est régulièrement sollicitée comme professeure invitée dans différents pays, incluant la France et Israël. Ses travaux publiés dans de nombreuses revues nationales et internationales s’intéressent principalement à l’innovation numérique en santé, la gouvernance collaborative dans les systèmes de santé, l’action normative de l’Organisation mondiale de la santé et les modèles innovants de pratique médicale. 

     

  • France Légaré

    Professeur titulaire
    Faculté de médecine
    Université Laval

    Initialement formée comme architecte, Dre France Légaré pratique la médecine familiale au Québec depuis 1990 et est professeure titulaire au Département de médecine familiale et d'urgence de l'Université Laval, Québec. Elle est reconnue à l'échelle internationale comme leader dans la recherche sur la prise de décision partagée (PDS) et l'application des connaissances. En 2005, elle a obtenu un doctorat en santé des populations de l'Université d'Ottawa sous la supervision de Dre Annette O'Connor. 

    Entre juin 2006 et mai 2016, Dre Légaré a été titulaire de la Chaire de recherche du Canada de niveau 2 en PDS et en application des connaissances. Depuis le 1er juin 2016, elle détient le titre de titulaire de la Chaire de recherche du Canada de niveau 1 en prise de décision partagée et en application des connaissances. 

    Dre Légaré a été nommée chercheuse/co-chercheuse -principale pour 35 subventions et Co-I pour 49 subventions au cours des sept dernières années. Elle a publié plus de 363 articles, dont 343 sont indexés par PubMed, son indice H est de 69 et elle compte plus de 25 086 citations (Google Scholar). En 2017, 2018 et 2019, elle a été classée parmi le 1% de scientifiques les plus cités dans le monde (Clarivate Analytics), ce qui montre l'importance et l'utilité notable de ses travaux durant plusieurs années. Une analyse bibliométrique PDP a récemment identifié Dre France Légaré comme la personne qui a participé au plus grand nombre d’études (n-101) depuis 2009. Son programme de recherche vise à mettre en œuvre la PDP dans les pratiques cliniques en mettant l’accent sur les soins à domicile et les programmes de dépistage prénatal.

    En plus de la PDP, des soins primaires et de l'application des connaissances, elle est également experte en science de la mise en œuvre et en science de la mise à l'échelle. Avec ses collègues, elle a mis au point plusieurs interventions de PDP pour différents contextes et a formé un grand nombre de professionnels de la santé. Par exemple, elle a formé plus de 270 médecins de famille à la gestion durable des maladies et à l'utilisation optimale des antibiotiques pour les infections respiratoires aiguës. Plus récemment, elle a formé plus de 600 professionnels de la santé à une approche interprofessionnelle de la PDP dans les soins à domicile. Enfin, son équipe a été la première à créer un inventaire en ligne des programmes de formation à la PDP, qui est régulièrement mis à jour. 

    Enfin, son équipe a été la première à créer un inventaire en ligne des programmes de formation PDP, qui est mis à jour régulièrement. Consultez toutes ses initiatives de recherche sur http://www.decision.chaire.fmed.ulaval.ca/france-legare.

  • Nadia Lahrichi

    Professeure agrégée
    Département de mathématiques et de génie industriel
    Polytechnique Montréal

    Nadia Lahrichi est professeure agrégée au Département de mathématiques et de génie industriel de Polytechnique Montréal.

    Ses recherches sont principalement focalisées sur l'application d'outils de modélisation et de recherche opérationnelle pour améliorer le flux des patients dans le système de santé. Elle utilise des approches de simulation d'événements exactes, métaheuristiques et discrètes pour résoudre les problèmes d’utilisation des ressources matérielles et humaines. Elle collabore activement avec diverses organisations du secteur de la santé pour résoudre des problèmes pratiques comme la réservation pour la chimio, les traitements de radiothérapie et d’imagerie diagnostique, l’horaire des infirmières et des médecins, la planification de la salle d'opération et la planification des soins à domicile.

    Professeure Lahrichi a reçu le prix de la Société Canadienne de recherche opérationnelle pour l'application exceptionnelle de la recherche opérationnelle pour résoudre le problème d'acheminement et de planification des soins de santé à domicile.

  • Louis-Martin Rousseau

    Professeur titulaire
    Département de mathématiques et de génie industriel
    Polytechnique Montréal

    Titulaire d’un doctorat en informatique et recherche opérationnelle de l’Université de Montréal, professeur Louis-Martin Rousseau est professeur à l’École Polytechnique de Montréal au Département de Mathématiques et Génie Industriel depuis 2003.

    Il fut l’un des tout premiers chercheurs à mener des travaux sur l’hybridation des techniques de recherche opérationnelle classiques et des méthodes de programmation par contraintes (PPC) issues de l’intelligence artificielle. Ses travaux portent principalement sur la logistique des transports, l’optimisation d’horaires et l’optimisation des ressources en santé. 

  • Danahé LeBlanc

    Candidat à la maîtrise
    Faculté des sciences et de génie
    Université Laval

    Étudiant.e
    Directeur.e(s) de recherche
    Louis Archambault
    Frédéric Pouliot
    Début du projet
    Titre du projet de recherche
    Analyse radiomique effectuée en préopératoire d'une prostatectomie radicale pour prédire les métastases ganglionnaires des cancers de la prostate de haut grade
    Description

    Le cancer de la prostate est la forme de cancer la plus fréquente chez les hommes au Canada.

    Ce projet de recherche vise à poser un pronostic pour un patient atteint du cancer de la prostate ainsi que prédire la pathologie finale, par la prédiction de la présence des métastases ganglionnaires, à partir d’un FDG TEP-CT. Les caractéristiques radiomiques sont définies comme le processus d'extraction quantitative de données exploitables de haute dimension à partir d'images médicales. Il s'agit de biomarqueurs difficilement visibles à l’œil nu tels que la texture et l’intensité. La banque de données est composée de 250 patients atteints du cancer de la prostate. Après filtration, un sous-ensemble de 331 caractéristiques radiomiques a été sélectionné. La précision du modèle est de 74,5%. Cela correspond à une augmentation de la précision de 6% par rapport à un modèle entraîné sur toutes les caractéristiques extraites.

    À terme, l'algorithme permettra de mieux prédire le risque de récidive du cancer de la prostate et contribuera à améliorer les méthodes et le choix du traitement.

  • Ronan Lefol

    Candidat au doctorat
    Faculté des sciences et de génie
    Université Laval

    Étudiant.e
    Directeur.e(s) de recherche
    Philippe Després
    Début du projet
    Titre du projet de recherche
    Dosimétrie personnalisée en tomodensitométrie
    Description

    Ce projet de recherche vise à développer un outil capable de générer automatiquement des segmentations d’organes d’intérêt sur des images tomodensitométriques, à partir de techniques d’apprentissage automatique (machine learning).

    Cet outil sera par la suite utilisé pour calculer des doses à l’organe, afin de constituer des dossiers dosimétriques personnalisés en imagerie diagnostique. Les doses seront calculées à partir d’informations tirées des images, de la technique radiographique utilisée et d’un code Monte Carlo rapide (GPUMCD) propulsé par des processeurs graphiques (GPU). Des pipelines automatisés seront mis en place pour traiter de grandes quantités de données.

    À terme, ce projet permettra de connaître plus précisément l’exposition de la population au rayonnement ionisant due aux procédures d’imagerie médicale.

  • Louis Archambault

    Professeur agrégé
    Faculté des sciences et de génie
    Université Laval

    Louis Archambault est professeur adjoint au Département de physique, de génie physique et d'optique de l'Université Laval, chercheur au Centre de recherche du CHU de Québec de l'Université Laval (axe Oncologie) ainsi qu'au Centre de recherche sur le cancer de l’Université Laval.

    Physicien médical de formation, professeur Louis Archambault se spécialise dans l'utilisation des données pour l'amélioration des traitements du cancer et en particulier de la radio-oncologie. Ses travaux combinent l'imagerie quantitative, l'apprentissage machine et le développement de modèles résilients pour l'automatisation et le support au travail clinique.

    Les étudiants de son équipe travaillent sur des projets impliquant la radiomique, le suivi automatisé de la qualité des traitements de radio-oncologie, la planification intelligente de traitement (knowledge based planning), la génération d'images synthétique et l'apprentissage machine dans l'analyse de signal en dosimétrie.

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    Projet en vedette

    Le cancer de la prostate est le deuxième cancer le plus fréquent et la cinquième cause de décès par cancer chez les hommes. Pour améliorer les résultats de santé des patients, le traitement doit être personnalisé en se basant sur un pronostic précis. Il existe déjà des nomogrammes permettant d’identifier les patients à faible risque de récidive sur la base d’informations cliniques préopératoires, mais ces outils n’utilisent pas les images médicales des patients.

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