L'ÉTS vous donne rendez-vous à sa journée portes ouvertes qui aura lieu sur son campus à l'automne et à l'hiver : Samedi 18 novembre 2023 Samedi 17 février 2024 Le dépôt de votre demande d'admission à un programme de baccalauréat ou au cheminement universitaire en technologie sera gratuit si vous étudiez ou détenez un diplôme collégial d'un établissement québécois.
En codirection avec : Chakor, Hadi Segmentation des vaisseaux sanguins de la rétine dans des images de fond, par Njeh Lajmi Cherif,Nihel Automne 2020
En codirection avec : Bahig, Houda Segmentation multi-modale du cancer de la sphère ORL à l’aide de CNNs en 3D, par Bechri,Adnane Automne 2020
En codirection avec : Meyer, Patrick « Natural Language Generation » et « Natural Language Understanding » pour les assistants conversationnels, par Kintzinger,Julien Été 2020
En codirection avec : Piantanida, Pablo Molecular Representation and Few Shot Adaptation for Drug Discovery, par Formont,Philippe Automne 2024
En codirection avec : Granger, Éric Flexible and Scalable Models For Clustering and Few-Shot Learning, par Ziko,Imtiaz Masud Été 2020
En codirection avec : Dolz, Jose Test Time Adaptation and Train Time Generalization, par Murugesan,Balamurali Automne 2024
En codirection avec : Dolz, Jose Constrained Deep Networks for Medical Image Segmentation, par Kervadec,Hoel Hiver 2021
En codirection avec : Desrosiers, Christian Realistic Few-Shot Learning for Computer Vision, par Vargas Hakim,Gustavo Adolfo Automne 2024
En codirection avec : Desrosiers, Christian 6D Object Pose Estimation Based on Deep Learning, par Bahri,Ali Automne 2024
En codirection avec : Desrosiers, Christian Domain Generalization on Image Classification, par Cheraghalikhani,Milad Automne 2024
En codirection avec : Desrosiers, Christian Zero-Shot 6DOF Pose Estimation using deep learning, par Yazdanpanah,Moslem Automne 2024
En codirection avec : Lombaert, Hervé Domain Adaptation with Missing Data for Medical Image Segmentation, par Bateson,Mathilde Été 2023
En codirection avec : Pedersoli, Marco Learning Visual Recognition Models with Limited Data, par Mounsaveng,Saypraseuth Automne 2023
En codirection avec : Granger, Éric Optimization Problems for Deep Neural Networks, par Rony,Jérôme Été 2023
En codirection avec : Piantanida, Pablo Transductive Few-shot Learning, par Boudiaf,Malik Été 2023
En codirection avec : Learning Generalizable Representations for Medical Imaging Tasks, par Shakeri,Fereshteh Automne 2024
En codirection avec : Desrosiers, Christian Computer Vision Methods Adapting to New Domains with few Samples, par Osowiechi,David Automne 2024
En codirection avec : Desrosiers, Christian Vision-Based Unseen Domain Generalization using Deep Learning, par Noori,Mehrdad Automne 2024
En codirection avec : Dolz, Jose Generalized Few-Shot Learning, par Hajimiri,Seyed Mohammadsina Automne 2024
En codirection avec : Bahig, Houda La vraie utilité de l’adaptation des paramètres des couches de normalisation d’un CNN en Fully Test Time Adaptation, par Baklouti,Ghassen Été 2023
En codirection avec : Segmentation automatique de la colonne vertébrale lombaire à partir d'images à résonance magnétique par combinaison de réseau de neurones convolutifs et coupe de graphe, par Ben Dhaou,Firas Été 2019
En codirection avec : Granger, Éric Feed-Forward Weakly Supervised Deep Learning Models for Breast Cancer Diagnosis from Histological Images, par Rony,Jérôme Été 2019
En codirection avec : Évaluation réaliste de l’apprentissage Few-Shot transductif, par Veilleux,Olivier Hiver 2022
En codirection avec : Dolz, Jose Étude sur les modèles multi-modaux entrainés à large échelle dans le contexte médical, par Djomby,Damien Été 2024
En codirection avec : Dolz, Jose Segmentation d’images médicales semi-supervisée par curriculum via l’inférence des boîtes englobantes, par Cyusa Mukama,Bruce Automne 2021
Publications
Mariam Afshin, Ismail Ben Ayed, Kumaradevan Punithakumar, Max Law, Ali Islam, Aashish Goela, Terry Peters, Shuo Li. 2017-08-29 « Automating Cardiac Disease Detection ». Substance ÉTS
Mariam Afshin, Ismail Ben Ayed, Kumaradevan Punithakumar, Max Law, Ali Islam, Aashish Goela, Terry Peters, Shuo Li. 2017-08-29 « Automatiser le dépistage des maladies cardiaques ». Substance ÉTS
Marine Picot, Francisco Messina, Malik Boudiaf, Fabrice Labeau, Ismail Ben Ayed, Pablo Piantanida. 2023 « Adversarial robustness via Fisher-Rao Regularization ». IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence vol. 45 , nº 3. p. 2698-2710
Hugo Masson, Amran Bhuiyan, Le Thanh Nguyen-Meidine, Mehrsan Javan, Parthipan Siva, Ismail Ben Ayed, Eric Granger. 2021 « Exploiting prunability for person re-identification ». Eurasip Journal on Image and Video Processing vol. 2021 , nº 1
Shanshan Wang, Cheng Li, Rongpin Wang, Zaiyi Liu, Meiyun Wang, Hongna Tan, Yaping Wu, Xinfeng Liu, Hui Sun, Rui Yang, Xin Liu, Jie Chen, Huihui Zhou, Ismail Ben Ayed, Hairong Zheng. 2021 « Annotation-efficient deep learning for automatic medical image segmentation ». Nature Communications vol. 12 , nº 1
Dmitrii Marin, Meng Tang, Ismail Ben Ayed, Yuri Y. Boykov. 2019 « Kernel clustering: density biases and solutions ». IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence vol. 41 , nº 1. p. 136-147
Li Wang, Dong Nie, Li Guannan, Élodie Puybareau, Jose Dolz, Qian Zhang, Fan Wang, Jing Xia, Zhengwang Wu, Jia-Wei Chen, Kim-Han Thung, Toan Duc Bui, Jitae Shin, Guodong Zeng, Guoyan Zheng, Vladimir S. Fonov, Andrew Doyle, Yongchao Xu, Pim Moeskops, Josien P. W. Pluim, Christian Desrosiers, Ismail Ben Ayed, Gerard Sanroma, Oualid M. Benkarim, Adrià Casamitjana, Verónica Vilaplana, Weili Lin, Gang Li, Dinggang Shen. 2019 « Benchmark on automatic six-month-old infant brain segmentation algorithms: the iSeg-2017 challenge ». IEEE Transactions on Medical Imaging vol. 38 , nº 9. p. 2219-2230
Aaron Carass, Jennifer L. Cuzzocreo, Shuo Han, Carlos R. Hernandez-Castillo, Paul E. Rasser, Melanie Ganz, Vincent Beliveau, Jose Dolz, Ismail Ben Ayed, Christian Desrosiers, Benjamin Thyreau, José E. Romero, Pierrick Coupé, José V. Manjón, Vladimir S. Fonov, D. Louis Collins, Sarah H. Ying, Chiadi U. Onyike, Deana Crocetti, Bennett A. Landman, Stewart H. Mostofsky, Paul M. Thompson, Jerry L. Prince. 2018 « Comparing fully automated state-of-the-art cerebellum parcellation from magnetic resonance images ». NeuroImage vol. 183. p. 150-172
Lena Gorelick, Yuri Boykov, Olga Veksler, Ismail Ben Ayed, Andrew Delong. 2017 « Local submodularization for binary pairwise energies ». IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence vol. 39 , nº 10. p. 1985-1999
Seyed-Parsa Hojjat, Ismail Ayed, Gregory J. Garvin, Kumaradevan Punithakumar. 2017 « Spine labeling in MRI via regularized distribution matching ». International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery vol. 12 , nº 11. p. 1911-1922
Caroline Petitjean, Maria A. Zuluaga, Wenjia Bai, Jean-Nicolas Dacher, Damien Grosgeorge, Jérôme Caudron, Su Ruan, Ismail Ben Ayed, M. Jorge Cardoso, Hsiang-Chou Chen, Daniel Jimenez-Carretero, Maria J. Ledesma-Carbayo, Christos Davatzikos, Jimit Doshi, Guray Erus, Oskar M. O. Maier, Cyrus M. S. Nambakhsh, Yangming Ou, Sébastien Ourselin, Chun-Wei Peng, Nicholas S. Peters, Terry M. Peters, Martin Rajchl, Daniel Rueckert, Andres Santos, Wenzhe Shi, Ching-Wei Wang, Haiyan Wang, Jing Yuan. 2015 « Right ventricle segmentation from cardiac MRI: a collation study ». Medical Image Analysis vol. 19 , nº 1. p. 187-202
Mohamed Ben Salah, Ismail Ben Ayed, Amar Mitiche. 2012 « Active curve recovery of region boundary patterns ». IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence vol. 34 , nº 5. p. 834-849
Ismail Ben Ayed, Shuo Li, Ian Ross, Ali Islam. 2009 « Myocardium tracking via matching distributions ». International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery vol. 4 , nº 1. p. 37-44
Meng Tang, Ismail Ben Ayed, Dmitrii Marin, Yuri Boykov. 2015 « Secrets of GrabCut and Kernel K-Means ». Communication lors de la conférence : IEEE International Conference on computer vision (Santiago, Chile, Dec. 11-18, 2015)
Yuri Boykov, Ismail Ben Ayed, Daniel Cremers, Milan Sonka. 2014 « Medical image segmentation: beyond level-sets (MICCAI 2014 Tutorial) ». Communication lors de la conférence : Medical Image Computing and Computer Assited Intervention Conference (MICCAI 2014) (Cambridge, MA, USA, Sept. 14-18, 2014)