Colloque REPARTI 2021 : mercredi 16 juin 2021, 9h00 – 11h00, sur Zoom.*

Colloque REPARTI 2021 : mercredi 16 juin 2021, 9h00 – 11h00, sur Zoom.*

Une présentation keynote, suivie d’une série de présentations brèves, offertes par les chercheurs et les étudiants des institutions membres de REPARTI, vous permettra d’en apprendre plus sur les projets de recherche et les initiatives menés par les membres de REPARTI. Voici le programme détaillé qui donne les titres de toutes les présentations :

Programme du Colloque REPARTI 2021

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Annette.Schwerdtfeger@gel.ulaval.ca

Webinaire REPARTI: Catherine Laporte, 22 avril 2021, 12h00 – 13h00

Webinaire REPARTI  :  Parlons échographie

Catherine Laporte
Laboratoire de traitement de l’information en santé (LATIS)
École de technologie supérieure (ÉTS)

22 avril 2021, 12h00 – 13h00

Résumé

L’échographie est le secteur de l’imagerie médicale dont la croissance commerciale est actuellement la plus rapide. Non-invasive et polyvalente, elle permet aussi l’imagerie en temps réel, et devient de plus en plus mobile et abordable, ce qui ouvre la voie à un nombre croissant de nouvelles applications et de nouveaux utilisateurs. L’échographie reste cependant difficile à interpréter et à acquérir. Mes travaux de recherche visent à rendre l’échographie plus facile à utiliser dans le cadre de nouvelles applications et pour de nouveaux utilisateurs. Cette présentation fera un survol de mes différents travaux en lien avec cet objectif général, avec un accent sur mes travaux appliqués à l’étude de la phonétique articulatoire.

La présentation sera donnée en anglais et les diapos seront en français.

Catherine Laporte is a professor of electrical engineering at École de technologie supérieure since 2010. Her expertise lies in the area of medical image analysis, with a special focus on ultrasound imaging. Her current research aims at improving the usability of ultrasound imaging for new users and new applications. Previously, she obtained her M. Eng. and Ph.D. in computer engineering at McGill University’s Centre for Intelligent Machines, supervised by T. Arbel, and her B. Eng. degree at Polytechnique Montréal.

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Webinaire REPARTI: Jean-François Lalonde, 29 mars 2021, 12h00 – 13h00

Webinaire REPARTI :  Comprendre le monde derrière l’image

Jean-François Lalonde
Laboratoire de Vision et Systèmes Numériques (LVSN)
Dép. de génie électrique et de génie informatique, Université Laval

29 mars 2021, 12h00 – 13h00

Résumé

Les images se forment à travers une série d’interactions entre la lumière, les surfaces de la scène (selon leur géométrie et leur réflectance) et, finalement, la caméra. Des modèles physiques précis de ces interactions existent, mais ont vu une applicabilité limitée dans des conditions réelles, en dehors du laboratoire. Pour cette raison, une grande partie de la recherche sur la vision par ordinateur traite les images comme des tableaux de pixels 2D sans tenir compte de la façon dont elles ont été formées.

Dans cet exposé, je préconise plutôt l’idée de raisonner sur le monde réel derrière l’image et je considère explicitement ces interactions lumière-géométrie-caméra. Pour ce faire, nous proposons des algorithmes qui comprennent la géométrie 3D, l’éclairage, la réflectance de surface et même la caméra elle-même à partir d’images. L’idée clé est de combiner des modèles basés sur la physique et des techniques d’apprentissage automatique afin de mieux modéliser, comprendre et recréer la richesse de notre monde visuel.

La présentation sera donnée en français et les diapos seront en anglais.

Jean-François Lalonde, Ph.D., is an Associate Professor in the Faculty of Science and Engineering at Université Laval, in the Department of Electrical and Computer Engineering. He is a member of the Institute Intelligence and Data (IID), the Big Data Research Center (CRDM), and the Research Center on Vision, Robotics and Machine Intelligence (CeRVIM) at Université Laval. Previously, he was a Post-Doctoral Associate at Disney Research, Pittsburgh. He received a Ph.D. in Robotics from Carnegie Mellon University in 2011. His thesis, titled Understanding and Recreating Appearance under Natural Illumination, won the CMU School of Computer Science Distinguished Dissertation Award. His research interests lie at the intersection of computer vision, computer graphics, and machine learning.  In particular, he is interested in exploring how physics-based models and data-driven machine learning techniques can be unified to better understand, model, interpret, and recreate the richness of our visual world. His group has captured and published the largest datasets of indoor and outdoor high dynamic range illumination images, freely available for research. He is actively involved in bringing research ideas to commercial products, as demonstrated by his several patents, technology transfers with large companies such as Adobe and Facebook, and involvement with startups including Geomagical Labs (San Francisco, acquired by IKEA) and TandemLaunch (Montreal).

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Webinaire REPARTI : Maxime Descoteaux, 16 février 2021, 12h-13h

Webinaire REPARTI : Un voyage sur vos autoroutes cérébrales : IRM de diffusion et connectomics du futur

Maxime Descoteaux
Sherbrooke Connectivity Imaging Lab (http://scil.usherbrooke.ca/)
Dép. d’informatique, Université de Sherbrooke

Le 16 février 2021, 12h-13h

Résumé

L’imagerie par résonance magnétique de diffusion est basée sur le mouvement brownien de la molécule d’eau dans les tissus biologiques. Dans cet exposé, je présenterai l’imagerie de diffusion en bref à des fins de quantification de l’intégrité de la matière blanche et sa connectivité via la tractographie. Je présenterai de façon didactique le « connectome », son importance pour les neurosciences et les maladies du cerveau, afin que tous les membres du REPARTI puissent apprécier et apprendre quelque chose. Je partagerai quelques contributions personnelles au domaine et vous donnerez ma vision du future pour l’imagerie du connectome de façon quantitative et multi-modale.

Vos routes carburent!  (métabolisme du connectome chez une personne Alzheimer)

La présentation sera donnée en français et les diapos seront en anglais.

Maxime DESCOTEAUX, PhD is a Professor in Computer Science since 2009 in the Faculty of Science of Sherbrooke University. He is the founder and director of the Sherbrooke Connectivity Imaging Laboratory (SCIL) (http://scil.usherbrooke.ca/). His research focuses on brain connectivity from state-of-the-art diffusion MRI acquisition, reconstruction, tractography, processing and visualization. The aim of the SCIL is to better understand structural connectivity, develop novel tractography algorithms, validate them and use them for human brain mapping and connectomics applications. Maxime Descoteaux was a post-doctoral fellow at NeuroSpin under the supervision of Cyril Poupon and Denis Le Bihan. He also obtained a PhD in Computer Science at INRIA Sophia Antipolis – Mediterranée, supervised by R. Deriche after completing a M.Sc under the supervision of K. Siddiqi in Computer Science at the Center for Intelligent Machines, McGill University, where he also obtained a B.Sc, graduating from the joint honors Mathematics and Computer Science program. Professor Descoteaux holds the USherbrooke Institutional Research Chair in NeuroInformatics. He has been cited more than 8500+ times and has 110+ journal publications, according to google scholar.

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Colloque REPARTI 2020

Le Colloque REPARTI 2020 (le 26 mai 2020 à l’Université Laval), a été annulé en raison de la pandémie actuelle.

Colloque REPARTI 2019

Lors de la session du matin le Prof. John McPhee, University of Waterloo, a donné une présentation invitée. Par la suite, une session d’affiches composéee de 35 affiches et 2 démos a permis aux étudiants de présenter des résultats de recherche de chacun des thèmes de recherche de REPARTI.

Programme du Colloque REPARTI 2019