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2016  

Hervé Lombaert

Un nouveau professeur au Département de génie logiciel et des technologies de l'information

17 novembre 2016
Le professeur Hervé Lombaert, qui se spécialise dans l’analyse des images, des formes et de la géométrie des données, appliquées notamment au domaine médical, vient de joindre l'équipe professorale du Département de génie logiciel et des technologies de l’information de l'ÉTS.

Ses recherches se situent au carrefour de l’intelligence artificielle, de la vision par ordinateur, des mathématiques et de la médecine. Il s'agit de domaines de recherche en forte croissance dans plusieurs secteurs industriels, dont le biomédical.

herve lombaert 
Hervé Lombaert, chercheur spécialisé dans l’analyse des images, des formes et de la géométrie des données, vient de joindre les rangs de l'ÉTS.


Son parcours 

Après avoir complété un doctorat à l’École Polytechnique de Montréal en 2012, en partenariat avec Siemens Corporate Research à Princeton aux États-Unis, le professeur Lombaert a poursuivi ses travaux de postdoctorat à l'Université McGill à Montréal, au centre Microsoft Research à Cambridge en Angleterre, ainsi qu'à l'INRIA Sophia-Antipolis en France.

Avant de se joindre à l'ÉTS, Hervé Lombaert était chercheur (Starting position) à l'INRIA Sophia-Antipolis sur la Côte d'Azur. 

Ses principaux axes de recherche

•    l'analyse d'images médicales visant à modéliser des populations et des maladies;
•    l'analyse de formes complexes pour détecter des anomalies biologiques;
•    l’application d'apprentissage statistique et de vision par ordinateur afin de mieux comprendre le vivant.


Ses thèmes de recherche
 
  • Apprentissage statistique (Statistical Learning) -  Malgré toutes les méthodes algorithmiques d’apprentissage-machine développées jusqu’à maintenant, l’analyse d’images médicales demeure un immense défi. La nature même des images médicales rend l’analyse automatique difficile étant donné leur grande variabilité et leur lecture souvent difficile. Les travaux du professeur Lombaert visent donc à développer de nouvelles approches statistiques, afin d’améliorer la performance et favoriser l’analyse automatique en imagerie médicale.
 
  • Analyse spectrale de formes (Spectral Shape Analysis) -  L’étude de structures anatomiques passe habituellement par la comparaison d’images de structures semblables, par exemple en alignant deux images superposées. Or, l’anatomie humaine est d'une complexité telle que les outils de comparaisons d'images classiques peinent à trouver les similitudes entre les images ou leurs anomalies. Le professeur Lombaert développe des méthodes spectrales de formes qui permettent d'être plus précis et plus rapide dans l'analyse d'images médicales. Ces outils visent particulièrement la neuroscience, notamment à mieux comprendre le fonctionnement du cerveau. 

  • Construction d'atlas statistiques (Statistical Atlas Construction) - Les atlas statistiques contiennent de l'information sur la forme moyenne d'un organe ainsi que sur leur variabilité. En sachant ainsi ce qui est normal de l'anatomie ou le fonctionnement d'un organe, ces atlas aident à détecter automatiquement les anomalies observées chez un individu. Le professeur Lombaert développe les outils nécessaires à la construction de tels atlas, notamment en segmentation et recalage d'images en 3D et même en plus hautes dimensions. Avec ses collègues, il a notamment créé le premier atlas statistique des fibres cardiaques, marquant ainsi de façon importante la modélisation cardiaque.
 
L'ÉTS est fière de compter le professeur Lombaert parmi ses rangs. Son expertise contribuera à accroître le rayonnement de l’ÉTS, plus particulièrement dans le domaine de l’imagerie médicale.

Pour information
Services des communications ÉTS
Emmanuelle Berthou
514 396-8427

Bureau des affaires professorales ÉTS
Caroline Chartrand
514 396-8800, poste 7993

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