Jean-Baptiste Michaud
Chargé de cours à forfait, Faculté de génie
FAC. GÉNIE Électrique et informatique
Présentation
Sujet de recherche
Imagerie, Systèmes neuronaux, Modélisation et simulation, Interactions rayonnement-matière, Algorithmes, Technologies des soins
Disciplines de recherche
Génie électrique et génie électronique, Génie biomédical et génie biochimique
Mots-clés
Apprentissage profond, Imagerie moléculaire, Instrumentation biomédicale, Intelligence artificielle, Modélisation des systèmes, Réseaux de neurones, Tomographie d'émission par positrons, Traitement des signaux et des données
Intérêts de recherche
1) Intelligence artificielle et apprentissage machine en santé : Amélioration de la trajectoire de soins; en particulier, boucle fermée pour le contrôle de la pression artérielle par apprentissage profond des données populationnelles; aspects sociaux (intégration à la pratique médicale), réglementaires (déontologie) et épistémologiques de l’IA en santé 2) Intelligence artificielle et apprentissage machine en instrumentation de l’imagerie médicale : Reconstruction d’images, correction de mouvement, modélisation du système, recouvrement de sensibilité et configuration automatique 3) Instrumentation biomédicale : Systèmes électroniques et logiciels pour applications cliniques 4) Algorithmes avancés, traitement du signal et des données : Filtrage, identification paramétrique, optimisation, décisions 5) Architecture des systèmes complexes : Intégration matérielle, logicielle et micrologicielle, flot de données temps réel des appareils connectés, configuration automatique évolutive
Langues parlées et écrites
Anglais, Français
Diplômes
(2014). Efficacité de détection en tomographie d'émission par positrons: une approche par intelligence artificielle ? (Doctorat, Ph.D.). Université de Sherbrooke.
(2005). Identification paramétrique et quantification vectorielle appliquée à la tomographie d’émission par positrons (Maîtrise avec mémoire, M.Sc.A.). Université de Sherbrooke.
(1998). (Baccalauréat, B.Ing.). Université de Sherbrooke.
Prix et distinctions
- (1998) Bourse Canada. Gouvernement du Canada. (Distinction).
- Médaille du Gouverneur général du Canada. Gouvernement du Canada. (Distinction).
- Médaille du Gouverneur général du Canada. Gouvernement du Canada. (Distinction).
- Prix du mérite Jacques-Bazinet pour la qualité de l'enseignement - Génie informatique. Université de Sherbrooke. (Distinction).
- Prix du mérite Jacques-Bazinet pour la qualité de l'enseignement - Génie électrique. Université de Sherbrooke. (Distinction).
- Prix du mérite Jacques-Bazinet pour la qualité de l'enseignement - Génie électrique. Université de Sherbrooke. (Distinction).
- Student Paper Award. IEEE Medical Imaging Conference. (Distinction).
- Student Paper Award. IEEE Medical Imaging Conference. (Distinction).
Financement
- Subvention. (Obtenu). Candidat principal. Reconstruction d’images, apprentissage machine et développement de nouveaux scanners. Calcul Canada. 48 875 $. (2020-2021)
- Subvention. (Terminé). Candidat principal. Reconstruction d’images, apprentissage machine et développement de nouveaux scanners. Calcul Canada. Research Group Allocation. 43 000 $. (2019-2021)
- Subvention. (Obtenu). Chercheur principal. Subvention à la découverte individuelle. Conseil de Recherches en Sciences Naturelles et Génie du Canada (CRSNG). Subvention à la décourverte individuelle. 155 000 $. (2016-2021)
- Subvention. (Obtenu). Candidat principal. Développement d’une boucle fermée pour améliorer la sécurité des agents vasoactifs. Centre de Recherche du Centre Hospitalier de l'Université de Sherbrooke Inc. (CRCHUS) (Sherbrooke, QC). 25 000 $. (2019-2020)
- Subvention. (Terminé). Chercheur principal. Reconstruction d’images, apprentissage machine et développement de nouveaux scanners. Centre de Recherche du Centre Hospitalier de l'Université de Sherbrooke Inc. (CRCHUS) (Sherbrooke, QC). Aide aux nouveaux chercheurs. 12 500 $. (2019-2020)
- Subvention. (Obtenu). Cocandidat. Personnalisation et gestion automatique sécurisée de l’administration de vasopresseurs aux soins intensifs: modélisation pour le contrôle en boucle fermée. Centre de Recherche du Centre Hospitalier de l'Université de Sherbrooke Inc. (CRCHUS) (Sherbrooke, QC). Projets structurants. 75 000 $.
- Bourse d’études. (Terminé). Candidat principal. Sensitivity in Positron Emission Tomography: an AI approach. CRSNG & CRSH. BESC-D3. 105 000 $.
Publications
Articles de revue
- Geoffroy C*, Michaud J-B, Tétrault M-A*, Clerk-Lamalice J*, Brunet C-A, Lecomte R, Fontaine R. (2015). Real Time Artificial Neural Network FPGA Implementation for Triple Coincidences Recovery in PET. IEEE Transaction on Nuclear Science 62 (3), 824-831. (Article publié).
- Michaud J-B, Tétrault M-A*, Beaudoin J-F, Cadorette J, Brunet C-A, Lecomte R, Fontaine R. (2015). Sensitivity Increase through a Neural Network Method for LOR Recovery of ICS Triple Coincidences in High-Resolution Pixelated-Detectors PET Scanners. IEEE Transactions on Nuclear Science 62 (1), 82-94. (Article publié).
- Michaud J-B*, Pepin C*, Lecomte R, Fontaine R. (2010). ARMAX-RLS Parameter-Estimation Crystal Identification in phoswich PET Detectors. IEEE Transactions on Nuclear Science 57 (3), 982-989. (Article publié).
- Fontaine R, Bélanger F*, Viscogliosi N*, Semmaoui H*, Tétrault M-A*, Michaud J-B*, Pepin C, Cadorette J, Lecomte R. (2009). The Hardware and Signal Processing Architecture of LabTEP™, a Small Animal APD-based Digital PET Scanner. IEEE Transactions on Nuclear Science 56 (1), 3-9. (Article publié).
- Leroux J-D*, Tétrault M-A*, Rouleau D, Pepin C*, Michaud J-B*, Cadorette J, Fontaine R, Lecomte R. (2009). Time Discrimination Techniques using Artificial Neural Networks for Positron Emission Tomography. IEEE Transactions on Nuclear Science 56 (3), 588-595. (Article publié).
Articles de conférence
- R. Fontaine, L. Arpin, C. Paulin, K. Koua, H. Bouziri, L. Njejimana, C. Thibaudeau, J.-F. Beaudoin, J. Cadorette, S. Panier, M. Abidi, J. Bouchard, N. Jurgensen, M.-A. Tetrault, M. Bergeron, E. Gaudin, F. Loignon-Houle, J. Charest, M. Paille, A. Samson, P.-Y. Lauzier-Trepanier, W. Ben Attouch, J. Rossignol, M. Gaudreault, K. Forest, N. Viscogliosi, F. Berthelot, C. M. Pepin, J.-B. Michaud, C.-A. Brunet, J.-F. Pratte and R. Lecomte. (2016). The Hardware Architecture of the LabPETII-Mouse, a Highly Integrated APD-Based PET Scanner. IEEE Nuclear Science Symposium / Medical Imaging Conference. (Article accepté).
- Michaud J-B*, Brunet C-A, Lecomte R, Fontaine R. (2010). Results from neural networks for recovery of PET triple coincidences. 2010 IEEE Nuclear Science Symposium Conference Record (NSS/MIC), 3085-3087. (Article publié).
- Michaud J-B*, Rechka S*, Brunet C-A, Lecomte R, Fontaine R. (2009). Monte-Carlo results from neural networks as an alternative to Compton photons LOR analysis. 2009 IEEE Nuclear Science Symposium Conference Record (NSS/MIC), 3909-3916. (Article publié).
Propriétés intellectuelles
Brevets
- (2010). Digital identification and vector quantization methods for detector signal shape discrimination in radiation detection machines. 7791029. États-Unis. (Délivré).
- Method and apparatus for identification of line-of-responses of multiple photons in radiation detection machines. 20120290519 A1. États-Unis. (Retiré).
Licences
- Licence entre SOCPRA SSH s.e.c. (propriété de l'Université de Sherbrooke) et Northridge Trimodality Imaging – Canada Inc. (2013). (Licence obtenue).
Autres contributions
Présentations
- Michaud J-B*, Brunet C-A, Lecomte R, Fontaine R. (2010). Results from neural networks for recovery of PET triple coincidences. IEEE Medical Imaging Conference. Knoxville, États-Unis
- Michaud J-B*. (2010). Sensitivity in High-Resolution PET: a Neural Network Alternative for Multiple Coincidences Recovery. Brookhaven National Laboratory (BNL) Medical Department Seminars. Upton, États-Unis
- Michaud J-B*. (2009). Sensitivity in PET: alternative method for Compton-scatter discrimination based on neural networks. Séminaires de professeurs invités de l'Instituto de Fisica Corpuscular, Universitat de Valencia. Valencia, Espagne