Projets novateurs réalisés

Hydrogen Production and Storage from Recycled Aluminum

THIS IS A GENERIC TEXT PUT IN PLACE AS THERE WAS NO PROJECT OVERVIEW

AN ADAPTIVE PHASE I INTRA-PATIENT DOSE ESCALATION STUDY OF FENRETINIDE IN ADULT CYSTIC FIBROSIS PATIENTS

The proposed research project is a Phase 1 clinical trial looking at the safety of fenretinide, a molecule based on the structure of vitamin A, on patients with a disease called cystic fibrosis. Fenretinide has been shown in our laboratory to help cystic fibrosis mice by lowering molecules involved in inflammation and increasing the levels of docosahexaenoic acid (DHA), which is a fatty acid known to decrease inflammation. The intern will be involved in patient sample processing, analyzing and logging. She will also work with Laurent Pharmaceuticals to develop protocols for Phase 2a trials and the documentation needed for regulatory agencies such as the Investigators Brochure.

Development and Testing of a Thermoelectric-Integrated Furnace for Residential Power Generation

The project aims to develop and test thermoelectric technology with residential furnaces to generate power. The solution will generate power from waste heat from furnaces with improved energy efficiency. The testing includes thermal measurements, power measurements, and energy efficiency evaluation and optimization.

Fogo Island’s Economic Ecosystem: Community Value-Chain, Labour Market, & Industry Diversification Analyses 2025

The Town of Fogo Island (TOFI) is a municipality formed in 2011 after the amalgamation of 11 small communities across an outport island on the Northeast coast of Newfoundland, which provides a unique set of challenges and special opportunities. Fogo Island’s economic development plan is to assess the local value-chains, labour market and industry ecosystem, to equip the Town of Fogo Island’s policymakers and local stakeholders with holistic economic information and insights on the community’s potential as a competitive player in the economic region. Focusing on the local labour market, community capacity, and the potential paths for economic diversification, this project aims to provide data-driven strategies to support community development, workforce development, and new industry development on Fogo Island.

Facteurs déterminants de la prise de risque : développement d’un outil de mesure

La pratique sportive, qu’elle soit compétitive ou récréative, bien que reconnue comme un facteur de protection pour la santé, comporte un risque de blessures ayant des conséquences significatives pour la santé des pratiquants. Des études montrent que les hommes de 12 à 24 ans (Hamel & Tremblay, 2012) sont les plus grandes victimes de traumatisme d’origine récréative et sportive (TORS). Une étude qualitative a permis de dresser un portrait des facteurs déterminants de la prise de risque en loisir. Un instrument de mesure de ces déterminants a été développé avec la consultation d’experts. Il importe maintenant de valider cet outil sur le terrain. Ce projet s’inscrit dans un partenariat avec l’entreprise Notyss et la Direction de la promotion de la sécurité afin de développer d’un questionnaire électronique convivial de l’instrument qui sera utile pour aider à développer des mesures de prévention des TORS plus efficaces

Non-invasive estimation of continuous arterial blood pressure using data from a wearable multi-sensor device.

Cardiovascular diseases are the leading cause of death worldwide, yet long-term continuous blood pressure monitoring, an accurate technique for prevention and early detection, remains largely unavailable outside of clinical settings. Such measurements presently require invasive, expensive, and impractical instrumentation thus preventing widespread use in non-clinical settings like at home and in research. This project aims to develop a machine learning-based algorithm that estimates continuous arterial blood pressure (cABP) from wireless wearable sensors, offering a non-invasive and accessible solution to this problem. By analyzing a unique dataset collected at Oslo University Hospital, the research will leverage multiple physiological signals, including photoplethysmography (PPG), electrocardiography (ECG), and skin temperature, to improve the accuracy and reliability of non-invasive cABP measurements in non-clinical settings. A collaboration between McGill University (Associate Prof. Georgios Mitsis, and Ph.D. candidate Rémi Dagenais) and Oslo University (Associate Prof. Ulysse Côté-Allard), this work will benefit both institutions by providing a novel method for estimating cABP non-invasively in cardiovascular and brain research while also advancing machine learning methods for multi-sensor data. Ultimately, this innovation could transform how we track blood pressure, leading to better cardiovascular health, earlier disease detection, and reduced healthcare costs.

Au-delà de Montréal : une nouvelle vision de l’accueil des demandeurs d’asile par la régionalisation.

Ce projet pilote innovant vise à repenser les stratégies d’accueil et d’intégration pour les demandeurs d’asile au Québec par la régionalisation. Contrairement à la centralisation des services d’accueil et d’intégration aux centres de Montréal, ce projet vise à mettre de l’accent l’intégration durable des demandeurs d’asile en région Cela contribuera à décongestionner Montréal et à revitaliser les communautés régionales. La stagiaire aura un rôle stratégique : elle sensibilisera les demandeurs d’asile, assurera leur accompagnement personnalisé et participera à l’évaluation de l’impact du programme. En intégrant des solutions organisationnelles novatrices et une analyse des résultats, le projet permettra d’optimiser les processus d’intégration, de mobiliser les parties prenantes et de maximiser les retombées sociales, économiques et démographiques du programme.

Efficient Computational Methods for Understanding Back Move-ment and Pain from Dynamic Data Modeling

This project uses machine learning algorithms to better understand back movement and low back pain. We apply supervised learning time series algorithms to data collected from Backtracks’ wearable de-vice — which consists of a malleable think curve that reads data collected from the participants’ spine movements. At each time step, such movements are represented as a curve; the dynamic evolution of this curve in time represents an individual’s spinal movements. The goal of this project is to use time series analysis to detect the type of activity (e.g., walking, sitting, bending forward) the participant is doing at any particular window of time. We will use time delay embeddings (Frank, Mannor et al. 2010) on individual observations from the Backtrack device in order to represent the dynamics and support vector ma-chines for the classification tasks.

Caractérisation de l’anisotropie d’alliages d’aluminium

L’aluminium, utilisé dans les secteurs des transports pour ses caractéristiques de légèreté et de robustesse, se trouve souvent sous forme d’extrusions comme les poutres de châssis et de carrosserie. Toutefois, les propriétés des pièces extrudées varient fortement en fonction des conditions de fabrication, telles que la température et la vitesse de déformation, ce qui entraîne une impossibilité de prédire les propriétés avant de les fabriquer. En particulier, une anisotropie peut être développée rendant difficile la prédiction et la standardisation des performances. Le projet proposé vise à alimenter des modèles prédictifs et des outils numériques pour mieux comprendre l’impact de ces paramètres sur la microstructure et les propriétés mécaniques des alliages d’aluminium, en étudiant des phénomènes tels que la recristallisation, la texture cristalline et la précipitation post-déformation. Cela permettra d’optimiser dès la conception les profilés extrudés, réduisant leur poids et améliorant leurs performances et durabilité, tout en offrant aux fabricants une meilleure maîtrise des processus de production, la possibilité d’adopter des formes plus complexes, et de réduire les coûts, dans le respect des exigences d’efficacité énergétique et de développement durable. Ce projet s’inscrit dans une lignée de projet et permet de compléter les campagnes de mesures faites précédemment.

New Product Integration – Seojin Woo

MedMe Health, a leader in pharmacy software solutions, is embarking on an innovative project to streamline patient data management through seamless integration with third-party Pharmacy Management Systems (PMS). This project focuses on creating a bidirectional integration between MedMe’s platform and PMS, enabling the automated transfer and synchronization of patient records.

As the healthcare industry continues to evolve, inefficiencies in data management remain a significant challenge for pharmacies, resulting in increased administrative workloads and higher risks of errors. By addressing these challenges, this integration will enhance operational efficiency, data accuracy, and compliance with healthcare regulations such as HIPAA and PHIPA.

Seojin Woo will play a central role in this initiative during their internship term from January to April, focusing on the design, development, and implementation of this critical integration. Seojin will work on creating APIs, secure data pipelines, and robust error-handling mechanisms, ensuring reliable data exchange and scalability.

This project not only aligns with MedMe Health’s mission of transforming pharmacies into comprehensive healthcare hubs but also contributes to broader goals of improving healthcare accessibility, reducing operational inefficiencies, and supporting the digitization of Canada’s healthcare infrastructure. Seojin will gain valuable experience in API development, data synchronization, and solving real-world challenges, preparing them for a successful career.

A participatory workshop series to reduce stigma associated with adolescent girls and young women accessing and using contraceptives in Kilimanjaro, Tanzania.

Nearly all contraceptive services in Tanzania are free of charge. However, many adolescent girls do not seek contraception through community clinics for various reasons, including the stigma and perceived promiscuity associated with young girls who access contraception. In turn, adolescent sexual and contraceptive stigma contributes to reduced reproductive autonomy and a lack of women’s sexual empowerment. This study aims to decrease the stigma regarding contraception use among adolescent girls and young women between the ages of 15 and 20 in rural and urban Kilimanjaro. Body mapping will be used to understand the attitudes, beliefs and stigma surrounding adolescent sexual and reproductive health (SRH) and contraceptive use. This will be followed by participatory workshops targeting stigma reduction and providing SRH education. This project builds on an existing relationship between collaborators and will foster capacity building by training local researchers to continue this work independently with potential for broader, multi-site studies, as well as enhancing both institution’s impact in the global health field. Women’s empowerment regarding contraception use is currently understudied as many interventions do not target the associated stigma, therefore this novel study will strengthen the capacity of the collaborating institutions to address SRH both locally and globally.

Développement d’une approche intégrée de suivi du bilan d’eau par drone sur les sites miniers

Il y a un nombre croissant de technologiques disponibles pour faire le suivi du comportement des infrastructures minières en utilisant des capteurs montés sur des drones. La neige accumulée sur les infrastructures minières telles que les parcs à résidus miniers représente une composante importante de l’inventaire annuel de l’eau. Au printemps, la fonte de la neige entraine le relâchement d’une quantité d’eau importante qui doit être gérée par les infrastructures en place. La fonte représente ainsi un défi d’opération pour les infrastructures des sites miniers actifs et inactifs. Afin de permettre une gestion adéquate des eaux de fonte, il est important de pouvoir suivre de manière efficace le bilan d’eau des infrastructures minières lors de la fonte. Les technologies de suivi par drone représentent une option efficace pour obtenir les paramètres nécessaires à quantifier l’évolution de la fonte de la neige et ainsi évaluer le bilan d’eau lors de la fonte. Ceci s’applique autant pour les sites miniers en exploitation que les sites miniers restaurés. Ce projet vise à développer une stratégie de traitement et d’intégration des données acquises par drone pour suivre le bilan d’eau en temps semi réel. Ce service n’est pas encore disponible dans le milieu et permettrait de développer les capacités d’ARA Robotique à suivre le bilan d’eau lors de la fonte sur les sites miniers. Ces services seront disponibles pour l’industrie minière ainsi que pour les différents Ministères et organismes gouvernementaux ayant des sites miniers sous leur responsabilité. Cette technologie s’applique aux organisations situées en régions froides au Canada et à travers le monde.