Domaine de recherche
Le calcul informatique de pointe dans le domaine médical a été et demeure à ce jour le fil conducteur de mon cheminement scientifique depuis l'obtention de mon doctorat en 2005. L'accélération d'algorithmes par l'entremise de processeurs graphiques (Graphics Processing Units, GPU) est le moteur principal de ma production scientifique et a mené à des contributions majeures en radiologie, en médecine nucléaire et en radio-oncologie.
Deux licences d'utilisation octroyées à l'industrie témoignent de l'impact important de mes activités de recherche dans ce secteur. Ainsi, le code Monte Carlo GPUMCD a été transféré à Elekta Inc., un chef de file en radio-oncologie, qui l'utilise pour accélérer les calculs de dose dans sa suite logicielle Monaco. GPUMCD s'est avéré une composante essentielle de la suite Unity d'Elekta, un appareil de nouvelle génération récemment approuvé par Santé Canada (mars 2019) et combinant des fonctionnalités de traitement (accélérateur linéaire, Linac) et d'imagerie par résonance magnétique (IRM) en temps réel. GPUMCD a permis à Elekta de produire des plans de traitement pour Unity en des temps compatibles avec les activités cliniques; des calculs s'étalant sur plusieurs jours ont été réduits à quelques minutes seulement par accélération GPU. Dans le secteur de l'imagerie médicale, le code OSC-TV développé par mon laboratoire est utilisé sous licence par un manufacturier de tomodensitomètres (UPS Inc.) destinés aux applications à petit champ de vue.
Mon expertise en calcul informatique de pointe sur GPU s'est progressivement bonifiée au fil années et couvre maintenant des sujets incontournables à l'ère des données massives dont:
normes, standards et bonnes pratiques incluant les principes FAIR (Facilement trouvables, Interopérables, Accessibles, Réutilisables) de gestion et d'intendance des données, identifiants uniques permanents, ontologies et terminologies, traçabilité et science des données reproductible.
Publications
14- Desy A, Bouvet GF, Lafrenière N, Zamanian A, Després P, Beauregard JM. Impact of the dead-time correction method on quantitative (177)Lu-SPECT (QSPECT) and dosimetry during radiopharmaceutical therapy.. EJNMMI Phys 2022; 9(1):54.
- Di Schiavi Trotta L, Matenine D, Martini M, Stierstorfer K, Lemaréchal Y, Francus P, Després P.. Beam-hardening corrections through a polychromatic projection model integrated to an iterative reconstruction algorithm.. NDT E Int 2022; 126(0):102594.
- Beaudry MM, Carignan D, Foster W, Lavallée MC, Aubin S, Lacroix F, Poulin E, Lachance B, Després P, Beaulieu L, Vignault E, Martin AG.. Comparison of four-year toxicities and local control of ultra-hypofractionated vs moderate-hypofractionated image guided prostate radiation with HDR brachytherapy boost: A phase I-II single institution trial.. Clin Transl Radiat Oncol 2023; 40(0):100593.
- Brunelle C, Francus P, Camenen B, Amos CL, Des Roches M, Perret E, Kassem H, Daigle LF, Després P.. X-Ray Computed Tomography to Measure Bed Density in Sand Transport.. J Hydrol Eng 2022; 148(12):06022017.
- Sasseville M, Ouellet S, Rhéaume C, Couture V, Després P, Paquette JS, Gentelet K, Darmon D, Bergeron F, Gagnon MP. Risk of Bias Mitigation for Vulnerable and Diverse Groups in Community-Based Primary Health Care Artificial Intelligence Models: Protocol for a Rapid Review.. JMIR Res Protoc 2023; 12(0):e46684.
- Ouellet S, Lemaréchal Y, Berumen-Murillo F, Lavallée MC, Vigneault É, Martin AG, Foster W, Thomson RM, Després P, Beaulieu L. A Monte Carlo dose recalculation pipeline for durable datasets: an I-125 LDR prostate brachytherapy use case.. Phys Med Biol 2023; 68(23):ad058b.
- Cisneros AF, Gagnon-Arsenault I, Dubé AK, Després PC, Kumar P, Lafontaine K, Pelletier JN, Landry CR.. Epistasis between promoter activity and coding mutations shapes gene evolvability.. Sci Adv 2023; 9(5):eadd9109.
- Dia AK, Ebrahimpour L, Yolchuyeva S, Tonneau M, Lamaze FC, Orain M, Coulombe F, Malo J, Belkaid W, Routy B, Joubert P, Després P, Manem VSK. The Cross-Scale Association between Pathomics and Radiomics Features in Immunotherapy-Treated NSCLC Patients: A Preliminary Study.. Cancers (Basel) 2024; 16(2):348.
- Carignan D, Morales B, Després P, Foster W, Martin AG, Vigneault E. Differential outcomes of re-stratified high-risk prostate cancer patients treated with external beam radiation therapy plus high-dose-rate brachytherapy boost.. J Contemp Brachytherapy 2024; 16(2):103-110.
- Ebrahimpour L, Després P, Manem VSK. Differential Radiomics-Based Signature Predicts Lung Cancer Risk Accounting for Imaging Parameters in NLST Cohort.. Cancer Med 2024; 13(20):e70359.
- Ebrahimpour L, Lemaréchal Y, Yolchuyeva S, Orain M, Lamaze F, Driussi A, Coulombe F, Joubert P, Després P, Manem VSK. Sensitivity of CT-derived radiomic features to extraction libraries and gray-level discretization in the context of immune biomarker discovery.. Br J Radiol 2024; 97(1164):1982-1991.
- Walker MJ, Blackmore KM, Chang A, Lambert-Côté L, Turgeon A, Antoniou AC, Bell KA, Broeders MJM, Brooks JD, Carver T, Chiquette J, Després P, Easton DF, Eisen A, Eloy L, Evans DG, Fienberg S, Joly Y, Kim RH, Kim SJ, Knoppers BM, Lofters AK, Nabi H, Paquette JS, Pashayan N, Sheppard AJ, Stockley TL, Dorval M, Simard J, Chiarelli AM. Implementing Multifactorial Risk Assessment with Polygenic Risk Scores for Personalized Breast Cancer Screening in the Population Setting: Challenges and Opportunities.. Cancers (Basel) 2024; 16(11):2116.
- Sasseville M, Ouellet S, Rhéaume C, Sahlia M, Couture V, Després P, Paquette JS, Darmon D, Bergeron F, Gagnon MP. Bias Mitigation in Primary Health Care Artificial Intelligence Models: Scoping Review.. J Med Internet Res 2025; 27(0):e60269.
- Jiang Y, Ebrahimpour L, Després P, Manem VS. A benchmark of deep learning approaches to predict lung cancer risk using national lung screening trial cohort.. Sci Rep 2025; 15(1):1736.
