MSc

  • Cédric Bélanger

    Project Title: Optimisation et reconstruction de trajectoires non-parallèles d’aiguilles ou de
    cathéters pour procédures thérapeutiques avec guidage robotique .

  • Daniel Gourdeau

    Project Title: Développement d’une stratégie d’analyse de type radiomique pour les séquences temporelles d’images

  • Haley Patrick

    Project Title: To be Added

  • Julia Albers

    Project Title: Development of a plan assessment software toolbar radiotherapy treatment planning

  • Julien Bancheri

    Project Title: To Be Added

  • Julien Mégrourèche

    Project Title: An open-source package for automated image quality assurance in magnetic resonance imaging

  • Li Ming Tony Wang

    Project Title: The development of a system for the quantification of pulmonary fibrosis progression via changes in CT densities

  • Marie Annie Saucier

    Project Title: Reconstruction itérative en tomodensitométrie conique et prise en charge du rayonnement diffusé.

  • Reza Moosavi Askari

    Project Title: Therapeutic approaches.

  • Vincent Turgeon

    Project Title: Development of a non invasive beta particle detector for the determination of the  arterial input function in PET .

    Marie-Annie Saucier Abstract

    La reconstruction itérative en tomodensitométrie pose des défis importants tant en ce qui a trait à la modélisation physique du système à l’étude qu’à l’implémentation algorithmique. Ce projet d’intéresse aux deux aspects (modélisation et implémentation) dans le cadre de l’imagerie tomodensitométrique en faisceau conique. L’objectif est d’obtenir des images plus justes en considérant l’effet du rayonnement diffusé. La plateforme OpenRTK sera utilisée pour le développement et un engin Monte Carlo pourra aussi être greffé au modèle pour tenir compte du rayonnement diffusé. Cet engin sera basé sur GPUMCD, un code développé au labo.
    À terme, ce projet permettra d’obtenir des valeurs plus justes en tomodensitométrie en faisceau conique.

    Angélika Kroshko Abstract

    Le projet vise l’utilisation du concept de frontière stochastique (SFA) pour aider la
    planification de traitement en radiothérapie. L’hypothèse du travail est qu’il est possible d’utiliser se modèle de nature économique pour identifier des cibles de planification réalistes. Contrairement à des approches de type ‘knowledge-basedplanning’, l’approche SFA ne devrait pas être pénalisée par l’inclusion de mauvais plans dans la banque de plan utilisé pour établir le modèle. Le travail de l’étudiante consistera premièrement à raffiner les outils logiciels mis en place par un étudiant précédent afin d’accroitre la rapidité du calcul et l’utilité générale de l’approche SFA. Dans une deuxième temps, l’étudiante pilotera une implantation clinique de son
    approche afin d’en tester les performance dans un contexte réaliste.

    Daniel Gourdeau Abstract

    La radiomique est un nouveau paradigme en oncologie qui vise à faire une analyse quantitative des traits d’une image afin d’établir une corrélation avec des paramètres génétiques, phénotypiques ou cliniques. La radiomique permettrait donc éventuellement de transformer une image médicale en une source de biomarqueurs facile d’accès. La force de la technique réside, entre autres, dans le très grand nombre de traits extrait de chaque image. Ces traits peuvent être de nature statistique, texturale ou morphologique. Au cours de ce projet, nous ajouterons à cette liste des traits de nature temporelle. En considérant des images obtenues à différents moments tels que les images 4DCT (courte période) ou des images de suivi médical (longue période), nous émettons l’hypothèse que l’ajout de ces traits permettra de renforcer les prédictions d’un modèle radiomique. En plus des données temporelles, il est aussi possible d’inclure l’information obtenue par différent mode d’imagerie; la combinaison de traits provenant d’examen d’imagerie anatomique et d’examen d’imagerie fonctionnelle est particulièrement d’intérêt. Toutefois, plus augment le nombre de traits, plus le risque d’observer une corrélation simplement due au hasard augmente. Afin de réduire le risque de ‘fausses corrélations’, nous utiliserons des outils d’apprentissage machine déjà bien établis (p. ex. des réseaux de neurones profonds) afin d’obtenir un petit nombre de traits ayant un fort pouvoir prédictif. Finalement, la stratégie développée au cours de ce projet de doctorat sera testée dans un domaine différent de l’oncologie, mais où des changements physiologiques surviennent graduellement.

    Daniel Gourdeau Publications

    To Be Added

    Cedric Belanger Abstract

    Le projet consiste en la création d’un nouvel algorithme d’optimisation de planification de traitement en curiethérapie permettant des insertions non parallèles de cathéters et la validation de l’applicabilité d’une insertion de cathéters par guidage robotique sur des géométries similaires à celles rencontrées en clinique.

    Pour ce faire, l’algorithme de reconstruction 3D des trajectoires des cathéters dans le repère de l’anatomie d’un patient devra être implémenté pour des configurations arbitraires. Trois principales configurations particulières seront étudiées et validées. Par la suite, les résultats dosimétriques obtenus à partir des configurations non parallèles de cathéters seront comparés à des résultats dosimétriques de configurations parallèles standards de cathéters afin d’évaluer les bénéfices de cette nouvelle approche. Le volet expérimental du projet consistera à tester la reconstruction dynamique des cathéters lorsque ceux-ci sont insérés dans un fantôme à l’aide d’un robot de manière à simuler une planification de traitement guidée par robot.
    .

    Cédric Bélanger Publications

    To Be Added.

    Tony Wang Abstract

    Currently, the identification and quantification of pulmonary fibrosis, resulting from
    contemporary treatment modalities in lung radiotherapy, is largely dependent on physician
    apraisals and patient reports. As a result, pulmonary fibrosis, and it’s progression, are often
    poorly identified and, more importantly, poorly quantified. Using the analysis of clinical and
    diagnostic imaging we will attempt to extract lung image densities by quantifying, in HU, the
    changes in densities between the beginning of treatment and end of treatment. Then, using
    physician appraisals for imaged pulmonary fibrosis, we will attempt to correlate changes in
    densities with changes in reported severity of pulmonary fibrosis. Depending on he robustness of
    this proposed method, we may ultimately try to correlate density changes with changes in
    clinical presentation of pulmonary fibrosis as well as ultimately correlating density changes
    with known biomarkers, relating to pulmonary fibrosis, and cancer metastasis. Ultimately we hope
    to develop a better method of describing, characterizing and quantifying pulmonary fibrosis.

    Reza Moosavi Askari Abstract

    One of the therapeutic approaches that has attracted much of attention owing to its significant role in different types of widespread cancers, such as breast and prostate cancers, is brachytherapy. In that procedure, a high dose of radiation is applied to cancerous target tissue by positioning enclosed sources of radiations in the vicinity or inside of tumors without affecting the neighboring healthy tissues. Radionuclides such as 137Cs and 192Ir in the shape of seeds or wires are usually used as the brachytherapy sources. Precise knowledge of dose distribution around brachytherapy sources is essential to ameliorate the assessment of treatment quality and results. Achieving this goal has always been challenged by other effects such as
    the influence of tissue heterogeneity and interseed attenuation. Monte Carlo (MC) particle transport methods can be used to provide us with an accurate understanding of dose distribution encompassing brachytherapy sources. Nevertheless, another challenge stems from overlapping of the radiation sources with the patient geometry. To overcome that, we use an object-oriented MC simulation toolkit, called GEANT4, which simulates the passage of particles throughout the matter and enable us to generate parallel geometries in a single application.GEANT4 will equip us with the whole range of functionality such as geometry characterization, navigator classes, tracking, and physical interaction models for a great range of particles with energies from 250 eV up to the TeV .

    Reza Moosavi Askari Publications

    1) To Be Added

    Julien Mégrourèche Abstract

    Image quality assurance in MRI can be time consuming and potentially error prone. This involves the analysis of MR images using
    specialized software, requiring intervention from a human observer – a trained physicist to perform annual testing, or a technologist to perform weekly testing. As a result, QA can be neglected. My group has developed an open source package to perform the image based calculations required for evaluation according to the criteria of the American College of Radiology. Initial results have been promising, but the package needs evaluation and improvement, to fix errors and to generalize the software. A few choices have to be made in the implementation that require fine tuning. Finally, validation against a database of test results by a human observer will be performed to ensure stable, accurate performance.

    Julien Mégrourèche Publications

    To Be Added

    Julien Bancheri Abstract

    To Be Added

    Julien Bancheri Publications

    To Be Added

    Tony Wang Publications

    To Be Added

    Vincent Turgeon Abstract

    Positron emission tomography (PET) is a diagnostic functional imaging technique in which beta particle-emitting radioactive tracers, that are injected into the patient, are monitored to quantify physiological, biochemical, and pharmacological functions at cellular and molecular levels. PET is ideally suited to monitor cell and molecular events early in a disease such as cancer and during pharmacological or radiation therapy. The measurement of radioactive tracer concentration in blood plasma, known as the input function (IF), is required to accurately model kinetic parameters for PET. However, the IF is usually derived from multiple blood samples drawn from an arterial cannula. The IF is therefore acquired by invasively withdrawing arterial blood, which can cause significant discomfort to the patient and complications.
    Furthermore, present methods are resource demanding because specialized equipment and trained staff are needed to properly perform arterial cannulation (e.g., for anaesthetics) to withdraw and assay the plasma samples. This project aims at developing a technology that acquires the IF non-invasively in real time during PET. The system will be user friendly and cost effective, and will therefore be practical to incorporate in the clinical workflow. The non-invasive system will eliminate the patient discomfort and potential hazards that are associated with present methods to acquire the IF. Several applications are underused because arterial cannulation is required. Some examples include cerebral blood flow assessment, tumor perfusion studies and absolute glucose metabolism quantification.

    Julia Albers Abstract

    Radiation threapy requires balancing tumour control and normal tissue toxicity, in order to ensure optimal outcomes. This, however, can be a challenging task when assessing a plan during the treatment planning process. Plan evaluation metrics and dose constraints are established by various protocols, but their implementation in the clinical routine can be overwhelming and time-consuming. In addition, with the advent of novel, more complex treatment techniques for external beam radiotherapy that offer more conformal dose distributions and sharp dose gradients, it is even more so important to have a high level of confidence in the plan accuracy. With these techniques being increasingly used in the clinic, there is a need for treatment planning assessment tools to alleviate the workload of physicists and dosimetrists. In addition, retrospectively evaluating different plan parameters is also important in analyzing treatment outcomes, which facilitate studies that often become the basis of treatment planning constraints and guidelines. The purpose of this project can be stated in two different but complementary parts. Firstly, the goal is to develop a user-friendly software tool for dosimetrists that aims to facilitate plan evaluation during the treatment planning process, and the second is to create a framework for retrospective batch analysis of treatment plans that can quickly provide plan parameters of past plans. The Eclipse Scripting API (ESAPI) a scipting tool designed specifically for it’s use, will be used for convenient integration into the treatment planning workflow .

    Julia Albers Publications

    To Be Added

    Vincent Turgeon Publications

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    Haley Patrick Abstract

    To Be Added

    Haley Patrick Publications

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