Livraison du projet Mitacs Projets complétés

Analyse entièrement automatisée de bout en bout du carcinome pulmonaire non à petites cellules utilisant des techniques d’apprentissage profond.

L’apprentissage profond en analyse d’imagerie médicale a révolutionné le domaine dans des domaines tels que la détection assistée par ordinateur et la segmentation des anomalies cliniques. Plusieurs études ont été publiées sur le dépistage du cancer du poumon utilisant des méthodologies d’apprentissage profond. En particulier au dépistage du cancer du poumon, des algorithmes ont été entraînés à détecter et diagnostiquer automatiquement les lésions pulmonaires lors de la tomodensitométrie (CT) à faible dose, en utilisant l’imagerie longitudinale combinée aux résultats de biopsie. Perez et.al [3] ont proposé un modèle CNN tridimensionnel (3D) pour détecter les nodules pulmonaires et prédire le cancer du poumon à l’aide d’images CT. Le poumon est extrait de l’ensemble du volume de chaque patient et les données extraites sont utilisées pour entraîner le modèle. Pour augmenter la précision, des convolutions 2D et 3D ont été utilisées. Ils ont pu obtenir les meilleurs résultats en utilisant des convolutions 3D suggérant qu’il existe des informations entre les tranches pertinentes pour l’analyse du cancer du poumon.

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Superviseur du corps professoral :

Eran Ukwatta

Étudiant :

Jenita Priya Rajamanickam Manokaran

Partenaire :

Altis Labs Inc.

Discipline :

Génie

Secteur :

Autre

Université :

Université de Guelph

Programme :

Accélération

Améliorer la surveillance et la prise de décision avec des données de capteurs incertaines

Les sites contaminés terrestres – comme les champs pétrolifères abandonnés, les sites de déversements chimiques ou les anciennes zones industrielles – représentent un problème environnemental majeur au Canada et partout dans le monde. La science des matériaux environnementaux a créé de nouveaux équipements de surveillance environnementale qui génèrent des données explicites spatiales et temporelles à haute résolution sur la qualité environnementale. Les données doivent être visualisées puis utilisées pour décider si la réhabilitation du site doit avoir lieu, ou si elle a lieu, si la réhabilitation doit cesser. De telles décisions de gestion environnementale doivent communiquer explicitement et de manière transparente l’incertitude et la variabilité des données dans le processus décisionnel. Les techniques de visualisation de données en sciences de l’environnement qui permettent aux parties prenantes non expertes d’interpréter des flux de données complexes n’existent pas, les techniques existantes étant conçues pour être utilisées par des experts, qui rendent ensuite compte aux parties prenantes. L’objectif de ce projet de recherche est de développer des approches de visualisation de données qui pourront être utilisées par des parties prenantes non expertes pour faciliter leur processus décisionnel en matière de gestion environnementale des sites.

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Superviseur du corps professoral :

Carl Gutwin

Étudiant :

Natanael Tome

Partenaire :

Science des matériaux environnementaux

Discipline :

Informatique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de la Saskatchewan

Programme :

Accélération

Cartes des sols, de l’eau et de la topographie comme outil de gestion pour améliorer la rentabilité et la durabilité dans l’industrie de la pomme de terre

La recherche proposée explorera les possibilités de mesure de la variabilité spatiale du sol, de l’eau et de la topographie dans les champs de pommes de terre. Contrer cette variabilité en appliquant des intrants spécifiques au site tels que les engrais, les protecteurs des cultures et les semences peut aider à accroître la durabilité environnementale et la viabilité économique de la production de pommes de terre. Cette recherche aidera à développer de nouvelles applications pour la cartographie SWAT dans les pommes de terre partout dans le monde.

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Superviseur du corps professoral :

Aitazaz Farooque

Étudiant :

Evan MacDonald; Kaelyn MacLeod

Partenaire :

Croptimistic Technology Inc

Discipline :

Génie

Secteur :

Agriculture

Université :

Université de l’Île-du-Prince-Édouard

Programme :

Accélération

Modèles génératifs pour la génération contrôlée de jeux de données synthétiques basés sur la séquence

De manière générale, l’objectif de ce projet est de créer un système pour produire des ensembles de données synthétiques basés sur des données réelles. En tant que grande firme de détection de crimes financiers, Verafin gère de grands volumes de données sensibles qui doivent rester privées, mais elle souhaite aussi collaborer avec des universitaires pour obtenir de nouveaux insights sur ses données. Dans ce projet, nous utiliserons les développements récents du domaine de la modélisation générative pour concevoir un système capable de créer des ensembles de données synthétiques presque indiscernables des données réelles qu’ils imitent, sans exposer d’informations qui doivent rester privées. En plus de faciliter la collaboration de Verafin avec des parties externes, un autre avantage est que Verafin peut utiliser les données synthétiques pour créer des démonstrations de produits plus réalistes pour des clients potentiels.

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Superviseur du corps professoral :

Yuanzhu Chen; Antonina Kolokolova; Ting Hu

Étudiant :

Kyle Nickerson

Partenaire :

Verafin Inc.

Discipline :

Informatique

Secteur :

Industries de l’information et culturelles

Université :

Université Memorial de Terre-Neuve

Programme :

Accélération

Une suite logicielle intégrée pour l’analyse de l’état des rails utilisant l’apprentissage automatique

Les propriétés du transport ferroviaire et du fret appliquent le meulage des rails pour maintenir l’état des rails et assurer une performance satisfaisante des systèmes d’infrastructure ferroviaire. La recherche proposée étudie et applique une variété d’algorithmes informatiquement intelligents afin d’établir des relations utiles entre la ondulation des rails, la génération de bruit et les vibrations. Ces relations soutiendront des interventions de broyage des rails plus efficaces et opportunes. Les algorithmes traiteront des données réelles sur la ondulation, le bruit et les vibrations ferroviaires recueillies auprès de trois propriétés de transport ferroviaire en Amérique du Nord. L’objectif de recherche à long terme est le développement d’un indice générique et transférable de la corrugation ferroviaire, qui aidera les praticiens de la maintenance ferroviaire à déterminer quand la ondulation des rails est susceptible de générer un bruit et des vibrations inacceptables. Par conséquent, la recherche soutient directement les programmes de gestion des actifs ferroviaires et véhiculaires, aide à réduire l’irritation bruyante pour les passagers et les citoyens à proximité des lignes de transport ferroviaire, et améliore la qualité des trajets.

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Superviseur du corps professoral :

Ian Jeffrey; Jonathan Regehr

Étudiant :

Julian Carneiro

Partenaire :

Gestion avancée du rail

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université du Manitoba

Programme :

Accélération

Inspirer les groupes de masse des parties prenantes à s’auto-modifier leurs schémas normatifs et à prospérer par l’intérêt personnel et l’auto-direction

Ce projet de recherche vise à explorer/déterminer si les groupes de masse des parties prenantes peuvent être intentionnellement et directionnellement influencés à s’auto-modifier leurs schémas normatifs respectifs de comportement, puis à entretenir davantage leurs nouveaux comportements normatifs par leurs intérêts personnels et leur auto-direction. En d’autres termes, si nous augmentons leur conscience des outils et soutiens disponibles, pourrions-nous encourager ceux qui sont considérés comme sous-performants à s’identifier eux-mêmes puis à se détacher de leurs comportements normatifs potentiellement nuisibles pour finalement prospérer par l’intérêt personnel et l’auto-direction?

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Superviseur du corps professoral :

Eva Malisius

Étudiant :

Greg Molendyk

Partenaire :

GGM Enterprises

Discipline :

Autre

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Royal Roads

Programme :

Explorer le potentiel conciliateur des processus de marketing dans l’industrie de l’édition de livres

L’industrie de l’édition reconnaît de plus en plus que les stratégies standard de marketing de la chaîne d’approvisionnement n’ont pas été efficaces pour promouvoir les matériaux autochtones et atteindre les publics autochtones. Ce problème nous a poussés à explorer comment les processus de marketing peuvent être modifiés ou améliorés afin de s’assurer que les organisations autochtones et les éducateurs soient initiés aux ressources créées pour soutenir leurs objectifs de revitalisation culturelle. La question que nous posons est : (comment) le marketing peut-il être une stratégie qui contribue au projet national de réconciliation? En utilisant la série Six Saisons comme étude de cas, cette recherche sera menée avec Portage & Main Press, un partenaire industriel du projet de partenariat Six Saisons du Asiniskaw?thiniwak, et contribuera à leur objectif de rendre visibles des œuvres par et pour des artistes, éducateurs et jeunes autochtones grâce au développement d’une stratégie marketing visant intentionnellement à créer et renforcer des relations et des réseaux avec les organisations et éducateurs autochtones.

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Superviseur du corps professoral :

Mavis Reimer; Linda DeRiviere

Étudiant :

Tara Myran

Partenaire :

Portage & Main Press Ltd.

Discipline :

Autre

Secteur :

Industries de l’information et culturelles

Université :

Université de Winnipeg

Programme :

Accélération

Résoudre le problème d’intégration des programmes de fidélisation

Payer avec un téléphone mobile dans les magasins physiques devient de plus en plus populaire, car cela ajoute commodité et sécurité au processus de paiement. De nombreux détaillants utilisant des terminaux Interac avec la technologie tap permettent les paiements mobiles de cette façon, mais ne peuvent pas intégrer les points de fidélité dans le processus de paiement mobile. C’est ce qu’on appelle le problème d’intégration des paiements de fidélité mobiles, car la plupart des détaillants qui offrent des programmes de fidélité doivent scanner l’application de fidélisation mobile, mais ne peuvent pas faire le processus pendant que le consommateur paie via l’application mobile. Ce problème pourrait potentiellement être résolu grâce à la technologie basée sur les moyens, qui permettrait à l’utilisateur de téléphone mobile de collecter des récompenses tout en utilisant simplement la technologie de tap sur le terminal de paiement Interac, tout en payant son achat.

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Superviseur du corps professoral :

Israat Haque

Étudiant :

Fergus Dearden

Partenaire :

Bluethumb Technologies

Discipline :

Informatique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Dalhousie

Programme :

Simeio : Détection d’anomalies pour un système d’automatisation des bâtiments – Deuxième année

Les bâtiments sont un important consommateur d’énergie et sont équipés de centaines de capteurs et de systèmes de contrôle. L’analyse de données aussi massives peut révéler des informations permettant aux propriétaires d’immeubles d’optimiser l’infrastructure du bâtiment. Actuellement, l’utilisation de ces données est limitée aux systèmes de contrôle traditionnels, à la mise en service de l’énergie et à la maintenance régulière. La surveillance et l’analyse en temps réel des données peuvent révéler des informations sur la performance de l’immeuble, aidant à réduire les coûts d’exploitation, à diminuer les factures de services publics, à augmenter la durée de vie de l’équipement, à améliorer le confort des locataires, la fidélisation et les taux de location; tout en réduisant les émissions de carbone. Simeio (une application logicielle infonuagique développée par l’équipe UCtriX) utilise de puissantes analyses d’intelligence artificielle (IA) pour détecter automatiquement les anomalies et pannes dans le système CVC et identifier toute anomalie ou défaillance dans un bâtiment. Simeio est une plateforme utilisée par les propriétaires d’immeubles, les gestionnaires d’immeubles ou les autorités supérieures pour assurer la durabilité et l’exploitation efficace des bâtiments.

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Superviseur du corps professoral :

Fariborz Haghighat

Étudiant :

Milad Ashouri

Partenaire :

EnerZam

Discipline :

Génie - civil

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Concordia

Programme :

Élévation

Simulation des pertes d’azote et de phosphore provenant des pâturages indigènes à grandes échelles spatiales

Les évaluations détaillées de la dynamique de l’eau et des nutriments dans les prairies et leur lien avec la gestion des terres sont rares dans les Prairies canadiennes. L’impact des changements climatiques sur ces dynamiques est encore plus incertain. Le but de ce projet est de combler cette lacune de connaissances en estimant l’impact des changements climatiques sur le cycle de l’eau, la dynamique des nutriments et les pratiques de gestion dans les paysages pâturages au Manitoba. Le stagiaire de ce projet utilisera des modèles personnalisés de bureau et des modèles hydrologiques à la fine pointe de la technologie pour répondre à cette question de recherche. Ce projet générera des informations cruciales pour l’industrie du bœuf au Manitoba afin d’accroître sa rentabilité et sa durabilité. En plus de permettre aux producteurs de réduire les risques financiers à la lumière des changements climatiques, les résultats de ce projet permettront à l’industrie d’obtenir des informations fondées sur la science afin de minimiser leur empreinte en eau et en nutriments. De telles informations sont essentielles pour améliorer la durabilité environnementale et susciter la confiance des consommateurs.

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Superviseur du corps professoral :

Marcos Cunha-Cordeir

Étudiant :

Baiyan Zhou

Partenaire :

Association des producteurs bovins du Manitoba

Discipline :

Science animale

Secteur :

Agriculture

Université :

Université du Manitoba

Programme :

Évaluation multisaisonnière du microbiome intérieur et des agents infectieux jusqu’à l’ombrage manuel et le verre dynamique dans un environnement de soins de santé

Les humains comprennent naturellement le concept de confort. Selon l’endroit où vous lisez ceci, dans une pièce lumineuse et ventilée avec une belle vue ou un bureau sombre sans fenêtres, ce que vous portez et à quel point votre journée a été stressante, vous avez sûrement une réponse à la question « Êtes-vous à l’aise? ». Les espaces physiques peuvent avoir des effets significatifs sur la façon dont nous nous sentons, comment nous interagissons avec les autres et la perception de nos expériences. Le confort dans les espaces physiques englobe différents aspects, notamment le confort thermique, le confort visuel, les nuisances sonores, ainsi que la qualité de l’air intérieur. La combinaison de ces éléments fait d’un environnement bâti un environnement sain pour ses occupants. Récemment, les façades en verre ont gagné en popularité non seulement en raison de leur apparence esthétique, mais aussi en raison d’une plus grande lumière du jour et de la connexion des occupants à l’environnement extérieur. En revanche, les fenêtres ordinaires sont souvent loin d’être optimisées, incapables de réduire efficacement l’éblouissement et la chaleur, ce qui entraîne un changement rapide de l’environnement thermique intérieur près de la façade en verre. Un nombre croissant de recherches récentes ont été menées sur l’optimisation de la conception des enveloppes des bâtiments à l’aide de fenêtres dynamiques (intelligentes), afin d’assurer un compromis entre la consommation d’énergie et le confort thermique et visuel des occupants.

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Superviseur du corps professoral :

Sepideh Pakpour

Étudiant :

L’homme en lice

Partenaire :

View Inc.

Discipline :

Génie

Secteur :

Fabrication

Université :

Université de la Colombie-Britannique Okanagan

Programme :

SmartBody, SmartMind : Explorer l’efficacité d’un programme d’entraînement interoceptif en ligne sur le bien-être physique et émotionnel.

SmartBody, SmartMind (SBSM) est une intervention en ligne de 12 semaines combinant des éléments de mouvement, de pleine conscience, d’éducation et de stratégies d’adaptation éclairées psychologiquement. La philosophie de SBSM est qu’il existe des dimensions physiques, émotionnelles et psychologiques à tous les troubles. En conséquence, la SBSM offre une variété de techniques thérapeutiques à travers diverses modalités, afin que chaque individu puisse adapter sa propre guérison. Bien que l’approche de la SBSM s’aligne étroitement avec la recherche de pointe sur les traumatismes, la douleur chronique et d’autres conditions, elle n’a jamais été officiellement évaluée. Nous avons l’intention de mener un essai clinique du SBSM afin de déterminer dans quelle mesure il atteint ses objectifs, si certains individus en bénéficient davantage, et si le programme bénéficierait de certains changements. Après la fin de l’étude, les développeurs du SBSM recevront un rapport pour les aider à optimiser leur portée et leur efficacité pour divers troubles et individus.

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Superviseur du corps professoral :

Colette Smart

Étudiant :

Jordan Ali

Partenaire :

Scientuitive Fitness & Wellness Education Inc

Discipline :

Psychologie

Secteur :

Éducation

Université :

Université de Victoria

Programme :

Accélération

Projets novateurs réalisés

13270 Projets achevés

Projets par catégorie

Analyse entièrement automatisée de bout en bout du carcinome pulmonaire non à petites cellules utilisant des techniques d’apprentissage profond.

Analyse entièrement automatisée de bout en bout du carcinome pulmonaire non à petites cellules utilisant des techniques d’apprentissage profond.

Améliorer la surveillance et la prise de décision avec des données de capteurs incertaines

Améliorer la surveillance et la prise de décision avec des données de capteurs incertaines

Cartes des sols, de l’eau et de la topographie comme outil de gestion pour améliorer la rentabilité et la durabilité dans l’industrie de la pomme de terre

Cartes des sols, de l’eau et de la topographie comme outil de gestion pour améliorer la rentabilité et la durabilité dans l’industrie de la pomme de terre

Modèles génératifs pour la génération contrôlée de jeux de données synthétiques basés sur la séquence

Modèles génératifs pour la génération contrôlée de jeux de données synthétiques basés sur la séquence

Une suite logicielle intégrée pour l’analyse de l’état des rails utilisant l’apprentissage automatique

Une suite logicielle intégrée pour l’analyse de l’état des rails utilisant l’apprentissage automatique

Inspirer les groupes de masse des parties prenantes à s’auto-modifier leurs schémas normatifs et à prospérer par l’intérêt personnel et l’auto-direction

Inspirer les groupes de masse des parties prenantes à s’auto-modifier leurs schémas normatifs et à prospérer par l’intérêt personnel et l’auto-direction

Explorer le potentiel conciliateur des processus de marketing dans l’industrie de l’édition de livres

Explorer le potentiel conciliateur des processus de marketing dans l’industrie de l’édition de livres

Résoudre le problème d’intégration des programmes de fidélisation

Résoudre le problème d’intégration des programmes de fidélisation

Simeio : Détection d’anomalies pour un système d’automatisation des bâtiments – Deuxième année

Simeio : Détection d’anomalies pour un système d’automatisation des bâtiments – Deuxième année

Simulation des pertes d’azote et de phosphore provenant des pâturages indigènes à grandes échelles spatiales

Simulation des pertes d’azote et de phosphore provenant des pâturages indigènes à grandes échelles spatiales

Évaluation multisaisonnière du microbiome intérieur et des agents infectieux jusqu’à l’ombrage manuel et le verre dynamique dans un environnement de soins de santé

Évaluation multisaisonnière du microbiome intérieur et des agents infectieux jusqu’à l’ombrage manuel et le verre dynamique dans un environnement de soins de santé

SmartBody, SmartMind : Explorer l’efficacité d’un programme d’entraînement interoceptif en ligne sur le bien-être physique et émotionnel.

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Améliorer la surveillance et la prise de décision avec des données de capteurs incertaines

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Cartes des sols, de l’eau et de la topographie comme outil de gestion pour améliorer la rentabilité et la durabilité dans l’industrie de la pomme de terre

Cartes des sols, de l’eau et de la topographie comme outil de gestion pour améliorer la rentabilité et la durabilité dans l’industrie de la pomme de terre

Modèles génératifs pour la génération contrôlée de jeux de données synthétiques basés sur la séquence

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Une suite logicielle intégrée pour l’analyse de l’état des rails utilisant l’apprentissage automatique

Une suite logicielle intégrée pour l’analyse de l’état des rails utilisant l’apprentissage automatique

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Inspirer les groupes de masse des parties prenantes à s’auto-modifier leurs schémas normatifs et à prospérer par l’intérêt personnel et l’auto-direction

Explorer le potentiel conciliateur des processus de marketing dans l’industrie de l’édition de livres

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Résoudre le problème d’intégration des programmes de fidélisation

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Simeio : Détection d’anomalies pour un système d’automatisation des bâtiments – Deuxième année

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Simulation des pertes d’azote et de phosphore provenant des pâturages indigènes à grandes échelles spatiales

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Évaluation multisaisonnière du microbiome intérieur et des agents infectieux jusqu’à l’ombrage manuel et le verre dynamique dans un environnement de soins de santé

Évaluation multisaisonnière du microbiome intérieur et des agents infectieux jusqu’à l’ombrage manuel et le verre dynamique dans un environnement de soins de santé

SmartBody, SmartMind : Explorer l’efficacité d’un programme d’entraînement interoceptif en ligne sur le bien-être physique et émotionnel.

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