Projets novateurs réalisés

Explorez des milliers de projets réussis issus de la collaboration entre organisations et talents postsecondaires.

13270 Projets achevés

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Projets par catégorie

10%
Informatique
9%
Génie
1%
Génie - biomédical
4%
Génie - chimique / biologique

Système novateur de vidéoconférence axé sur la santé et détection des anomalies congénitales utilisant l’apprentissage profond

m-Health Solutions se spécialise dans la surveillance à distance des patients et le diagnostic cardiaque. Utiliser des technologies de pointe. M-Health Solutions (MHS) offre une gamme de services pour les clients de tous âges et est un chef de file dans le domaine des soins de santé à distance. Le Centre pour l’innovation mobile (CMI) du Sheridan College a collaboré avec le MHS et est en train de développer un système de vidéoconférence axé sur la santé qui offre un moyen adapté aux mobiles pour que les patients puissent assister à leurs rendez-vous avec les médecins et les professionnels de la santé en ligne. Actuellement, les 100 000 patients de la MHS doivent effectuer plusieurs déplacements pour rencontrer leurs professionnels de la santé, ce qui est contraignant, augmente l’empreinte carbone et consomme d’importantes ressources tant de la MHS que des patients. Le projet de recherche proposé comprend deux volets principaux : 1) améliorer et affiner le portail client mobile que nous avons développé en collaboration avec MHS et le déployer sur un serveur sur site chez MHS avec une intégration au CRM de MHS via des services web. L’authentification sécurisée sera réalisée en utilisant Active Directory et SSL. Des technologies web de pointe seront utilisées, à savoir : plateforme de visioconférence Jitsi Meet, React, scripts Java, CSS, HTML; 2) Explorer des techniques de science des données pour révéler des informations dans les vastes ensembles de données que MHS possède sur les arythmies cardiaques.

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Superviseur du corps professoral :

Ed Sykes; El Sayed Mahmoud

Étudiant :

Jayce Merinchuk

Partenaire :

Solutions M-Santé

Discipline :

Informatique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Collège Sheridan

Programme :

Accélération

La représentation des minorités visibles, des peuples autochtones et des femmes à des postes de haute direction à London, Ontario

L’objectif du projet actuel est d’évaluer le niveau de représentation des minorités visibles, des peuples autochtones et des femmes dans des rôles de leadership dans les secteurs public et à but non lucratif à Londres. Le projet actuel vise également à mener des entrevues approfondies avec des parties prenantes clés à Londres afin de déterminer si et ce que certaines organisations du secteur public et à but non lucratif à Londres ont fait pour améliorer la représentation des minorités visibles, des peuples autochtones et des femmes au cours des quatre dernières années. Le projet actuel profitera au Pillar Nonprofit Network en fournissant des preuves sur le niveau de diversité dans les postes de direction dans le secteur public et à but non lucratif. Le projet actuel fournira également des informations utiles sur les pratiques prometteuses pour accroître la diversité dans ces postes de leadership. Dans l’ensemble, le projet actuel aidera à évaluer indirectement les stratégies de recrutement du conseil d’administration, y compris l’utilisation du programme OnBoard à Londres.

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Superviseur du corps professoral :

Victoria Esses

Étudiant :

Alina Sutter

Partenaire :

Réseau à but non lucratif Pillar

Discipline :

Psychologie

Secteur :

Autres services (sauf administration publique)

Université :

Université Western

Programme :

Accélération

Amélioration du travail et analyse des données pour la fabrication industrielle de l’acier

L’amélioration du travail est essentielle pour l’augmentation de la performance dans les environnements d’affaires. Il est utilisé pour identifier les goulets d’étranglement et les inefficacités dans les processus de fabrication et autres procédés de production, et pour améliorer la performance du travail en éliminant les activités sans valeur ajoutée. Pour améliorer le travail, le concept de Lean Manufacturing est souvent utilisé avec la cartographie du flux de valeur (VSM), un outil permettant de visualiser les processus de production et les indicateurs de productivité. Dans ce projet de recherche, Ocean Steel & Construction Ltd., basée à Saint John, au Nouveau-Brunswick, s’est associée à l’équipe de recherche du Centre de recherche hors site de l’Université du Nouveau-Brunswick pour étudier leur installation de production et améliorer leur productivité. Dans cette étude proposée, quatre sous-objectifs sont définis : (1) utiliser la cartographie des procédés pour documenter les procédés de fabrication de l’acier et recueillir des données de productivité à chaque procédé (par exemple, poste de travail); (2) effectuer une analyse exploratoire des données (EDA) pour résumer les indicateurs de productivité de chaque processus; (3) utiliser la modélisation de régression pour développer des modèles prédictifs du temps de traitement, et l’analyse de corrélation pour identifier les facteurs d’impact de la productivité; et (4) développer la cartographie des flux de valeur (VSM) pour améliorer les processus de production et intégrer des modèles prédictifs dans l’approche VSM. Le stagiaire aura l’occasion d’interagir avec des professionnels et d’être exposé à l’industrie de la construction.

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Superviseur du corps professoral :

Zhen Lei

Étudiant :

Lucas Marshall

Partenaire :

Ocean Steel & Construction Ltd

Discipline :

Génie - civil

Secteur :

Université :

Université du Nouveau-Brunswick

Programme :

Accélération

Le développement de probiotiques anti-gingivite dérivés du microbiome buccal humain

La cavité buccale humaine contient plus de 700 espèces bactériennes différentes. Chez les personnes en bonne santé, ces bactéries vivent en harmonie et ne sont pas susceptibles de causer des maladies. Cependant, il arrive que cet équilibre bactérien soit perturbé lorsque les bactéries pathogènes buccales commencent à trop croître, causant de nombreuses implications orales telles que l’halitose, le mal de gorge, la carie dentaire et la gingivite. Une solution prometteuse pour lutter contre cette déstabilisation microbienne est l’utilisation de microbes bénéfiques appelés probiotiques. Des études antérieures ont montré que le Streptococcus salivarius oral commensal est un excellent candidat pour le développement de nouveaux traitements probiotiques. Cette bactérie est amie de l’humain et est l’un des premiers micro-organismes à coloniser les bébés quelques heures après la naissance. S. salivarius peut produire des molécules uniques qui peuvent être utilisées comme missiles moléculaires pour attaquer les bactéries pathogènes et rétablir l’équilibre microbien de la cavité buccale.

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Superviseur du corps professoral :

Michael Glogauer; Bernhard Ganss

Étudiant :

Abdelahhad Barbour

Partenaire :

Ostia Sciences

Discipline :

Dentisterie

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Analyse d’image par échographie pour identifier le sang dans un effondrement existant à l’articulation du genou

L’échographie, un appareil abordable, accessible et portable, gagne en popularité dans divers diagnostics de maladies. Dans ce projet, nous visons à analyser les images échographiques générées pour l’articulation du genou afin de diagnostiquer l’hémarthrose (saignement articulaire), un événement clinique courant chez les patients atteints d’hémophilie sévère. Nous visons à analyser les images à l’aide de techniques d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond. Comme le principal défi dans ce cas est la rareté du nombre de cas d’hémophilie, nous prévoyons d’utiliser des techniques d’apprentissage en un seul coup, qui utilisent des réseaux de neurones pour apprendre les caractéristiques de similarité entre les images et nécessitent seulement quelques images d’entraînement. Le modèle appris sera déployé dans un logiciel 16 bits pour diagnostiquer l’hémarthrose chez les patients hémophiles.

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Superviseur du corps professoral :

Vassilios Tzerpos

Étudiant :

Rajshree Daulatabad

Partenaire :

16 Bit Inc.

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université York

Programme :

Accélération

Innovations dans les systèmes alimentaires marins

Les communautés côtières de la Colombie-Britannique sont des centres économiques et des portes d’entrée vers les ressources marines. La santé de ces communautés dépend d’un système alimentaire durable. La façon dont ces communautés peuvent accéder et consommer des aliments marins locaux peut être menacée par des pressions économiques et environnementales – y compris l’impact des changements climatiques mondiaux sur les milieux marins. Pour prospérer, les communautés innovent afin de pouvoir accéder et manger des aliments locaux nourrissants. L’objectif de cette recherche est de mieux comprendre le rôle que jouent les innovations dans la sécurité alimentaire des systèmes alimentaires marins locaux dans les petites communautés côtières de la Colombie-Britannique. Nous explorerons comment des idées, technologies ou systèmes nouveaux émergent, et quelles combinaisons d’actions, d’actifs et d’expériences mènent au succès de ces innovations. En collaborant avec les communautés pour explorer l’avant-garde de l’innovation dans les systèmes alimentaires marins locaux, nous visons à générer des connaissances qui profitent à d’autres communautés confrontées à des défis similaires

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Superviseur du corps professoral :

Ann Dale

Étudiant :

Taylor Reidlinger

Partenaire :

Ecotrust Canada

Discipline :

Sciences de l’environnement

Secteur :

Université :

Université Royal Roads

Programme :

Accélération

Dispositif ex-vivo pour le dépistage de l’efficacité des vaccins contre la COVID-19 et la production d’anticorps

La COVID-19 a eu un impact significatif sur la santé de la population mondiale. Bien que la détection rapide et l’isolement soient importants, la vaccination est probablement plus efficace pour lutter contre la COVID-19. Notre projet ex-vivo peut aider à valider le vaccin contre la COVID-19 et à produire des anticorps contre la COVID-19. Le bénéfice pour la communauté canadienne et le partenaire industriel est palpable.

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Superviseur du corps professoral :

Jie Chen

Étudiant :

Pedro Duarte; Yiwei Feng

Partenaire :

Hidaca Inc.

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Industries de l’information et culturelles

Université :

Université de l’Alberta (en anglais)

Programme :

Accélération

Développement de tuyaux de conduite à écartement lourd avec l’implémentation du modèle de traitement thermomécanique

L’objectif du projet est de comprendre et d’appliquer les fondamentaux métallurgiques pour le développement de produits en acier à gros calibre. Les principales tâches peuvent être divisées en deux groupes : (A) l’investigation des précipités par des techniques de caractérisation conventionnelles et avancées telles que la microscopie électronique en transmission (TEM) et (B) la mise en œuvre de modèles de traitement thermomécaniques pour la conception du calendrier de laminage, qui exige des validations rigoureuses à l’aide des données du laminoir et/ou des produits. Nos modèles robustes de traitement thermomécanique seront intégrés au modèle Integ. Une étude réussie de ces enjeux fondamentaux aidera notre partenaire industriel (EVRAZ) à comprendre le comportement des précipitations et à améliorer les conceptions des calendriers de roulage à chaud, facilitant le développement de produits à gros calibre et réduisant ainsi le coût économique du transport du pétrole et du gaz, surtout pour les régions du Nord du Canada. Cela augmentera également la compétence internationale d’EVRAZ pour les produits à gros écartement.

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Superviseur du corps professoral :

Hatem Zurob

Étudiant :

Shenglong Liang

Partenaire :

Evraz

Discipline :

Génie

Secteur :

Université :

Université McMaster

Programme :

Accélération

Atténuation des collisions d’avions de la chouette blanche par relocalisation

Pour faciliter la gestion active des Chouettes des neiges et d’autres rapaces dans les aéroports, il est essentiel de comprendre la répartition spatiale et le comportement de mouvement des oiseaux, tant à l’intérieur qu’à l’extérieur de l’aérodrome. L’impact des aérodromes sur les oiseaux peut être particulièrement marqué, car les aérodromes offrent des terres ouvertes et non aménagées, similaires aux habitats de succession précoce, perçus comme de haute qualité par de nombreuses espèces. Les collisions aéroportuaires représentent une menace importante pour les chouettes des neiges et les humains, et les mesures préventives coûtent plus de 500 millions de dollars chacune en Amérique du Nord seulement. En utilisant une technologie de suivi et des logiciels SIG, notre projet quantifiera les données de déplacement et les facteurs environnementaux influençant les relocalisations des Chouettes des neiges depuis les installations aéroportuaires. Cette recherche améliorera notre compréhension du comportement de relocalisation de la chouette blanche et fournira des données cruciales pour améliorer les efforts de relocalisation et minimiser les collisions entre avions et chouettes blanches.

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Superviseur du corps professoral :

Kyle Elliott

Étudiant :

Rebecca McCabe

Partenaire :

Services environnementaux des Falcons

Discipline :

Gestion des ressources et de l’environnement

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université McGill

Programme :

Accélération

Apprentissage automatique et la boîte noire COVID-19 : Surveillance sécuritaire des lits de soins intensifs liés à la COVID-19, des centres d’évaluation et des cliniques

Le projet vise à optimiser la sécurité des fournisseurs de soins de santé et des patients, ainsi qu’à surveiller l’utilisation des EPI afin d’optimiser l’utilisation des ressources pendant la pandémie de COVID-19. L’évaluation des données chirurgicales à partir d’une salle d’opération est un processus complexe qui peut nécessiter des ressources importantes telles que des interventions d’experts et des technologies avancées. L’automatisation offre une opportunité considérable de réduire considérablement ces besoins importants en ressources – par exemple, en utilisant des logiciels de vision par ordinateur pour détecter des actions cliniquement pertinentes pendant la chirurgie. Avec les données recueillies dans la boîte noire de la salle d’opération, l’objectif principal est d’analyser 1) l’hygiène des mains, 2) le respect des protocoles d’équipement de protection individuelle (EPI), 3) les violations de sécurité, et 4) la vulnérabilité du système en Ontario.

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Superviseur du corps professoral :

Animesh Garg

Étudiant :

Priya Thakur

Partenaire :

Surgical Safety Technologies Inc

Discipline :

Informatique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Modèle de tarification d’une perspective économétrique et visualisation de l’effet de cannibalisation de la promotion sur les activités promotionnelles

En tirant parti de l’ensemble des données de point de vente et de fidélité collectées dans une catégorie, ainsi que d’autres sources de données socio-économiques et autres sources de soutien, on applique des modélisations statistiques pour identifier l’élasticité de la demande au prix propre et l’élasticité croisée de la demande aux prix réguliers et promus à travers le portefeuille d’Unilever au sein de cette catégorie. Par la suite, on mesure la cannibalisation promotionnelle des activités temporaires de réduction de prix d’Unilever à travers le marché afin d’évaluer les événements promotionnels avec le meilleur potentiel de retour sur investissement et d’optimisation des revenus.

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Superviseur du corps professoral :

Ricardas Zitikis

Étudiant :

Lingzhi Chen

Partenaire :

Unilever Canada Inc

Discipline :

Statistiques / Sciences actuarielles

Secteur :

Université :

Université Western

Programme :

Accélération

Développement d’un moteur de recherche à distance pour les scans histopathologiques

L’adoption généralisée de la pathologie numérique a ouvert de nouveaux horizons pour l’histopathologie. Les algorithmes d’intelligence artificielle (IA) peuvent fonctionner sur des lames numérisées pour aider les pathologistes dans différentes tâches. Alors que l’IA impliquant des méthodes de classification et de segmentation présente des avantages évidents pour l’analyse d’images, la recherche d’images représente un changement fondamental dans la pathologie computationnelle. La recherche par images de diapositives de pathologie numérisée peut offrir aux pathologistes un accès sans précédent aux preuves présentes dans des cas déjà diagnostiqués et traités du passé. Huron Digital Pathology a développé et conçu un système de recherche d’images d’histopathologie, appelé Yottixel. Le projet proposé vise à améliorer l’algorithme de recherche Yoittixel en incorporant une nouvelle technique approximative k-NN. La méthode proposée pourrait permettre une accélération allant jusqu’à 10 fois dans la recherche et offrir une utilisation plus efficace des ressources de calcul. Ces améliorations offrent un avantage concurrentiel à Yottixel en tant que produit, surtout dans les hôpitaux et laboratoires où l’infrastructure informatique n’est pas suffisante pour héberger un moteur de recherche d’images sophistiqué sur place. L’objectif ultime de la recherche est de développer Yottixel en un moteur de recherche robuste et efficace pour les archives numériques d’histopathologie. Il a le potentiel d’être un outil de dépistage pour accélérer et améliorer la précision des diagnostics de cancer par les pathologistes.

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Superviseur du corps professoral :

Hamid R Tizhoosh

Étudiant :

Shivam Kalra

Partenaire :

Pathologie numérique Huron

Discipline :

Génie

Secteur :

Université :

Université de Waterloo

Programme :

Accélération

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