Parvin Mousavi
La nomination
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
À Propos
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR – Nouveau mandat – 2022
Parvin Mousavi est titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à l’Institut Vecteur. Professeure d’informatique, de médecine, de pathologie et de sciences biomédicales et moléculaires à l’Université Queen’s, Mousavi est également membre du Collège de nouveaux chercheurs et créateurs en art et en science de la Société royale du Canada. Elle a précédemment occupé un poste de scientifique principale au Brigham and Women’s Hospital de Boston et a été professeure invitée à l’École de médecine de l’Université Harvard et à l’Université de la Colombie-Britannique.
Ses recherches portent sur le développement et l’exploitation de l’apprentissage automatique lors des interventions médicales assistées par ordinateur et pour la médecine de précision, contribuant ainsi aux répercussions sociétales de l’IA sur la communauté mondiale.
Elle dirige également la formation de la prochaine génération de talents en IA par l’entremise du programme FONCER (formation orientée vers la nouveauté, la collaboration et l’expérience en recherche) du CRSNG en informatique médicale, au carrefour de l’apprentissage automatique et de la santé numérique.
Prix
- Bourse, Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, 2021
- Membre du Collège de nouveaux chercheurs et créateurs en art et en science, Société royale du Canada, 2016-2023
- Médaille en informatique C.C. Gotlieb, IEEE Canada, 2019
- Prix des idées du Creative Destruction Lab, 2018
- Prix du jeune chercheur exceptionnel en informatique, Association canadienne d’informatique, 2011
Publications Pertinentes
- A Jamzad, A Santilli, S Varma, J Engle, M Kauffmann, J Rudan, G Fichtinger, P Mousavi. (2021). Graph Transformers for characterization and interpretation of surgical margins. Medical Image Computing and Computer Assisted Interventions (MICCAI).
- A Sedghi, LJ O'Donnell, T Kapur, E Learned-Miller, P Mousavi, WM Wells. (2021). Image registration: Maximum likelihood, minimum entropy and deep learning. Medical Image Analysis (MEDIA).; 69: 101939
- E Kaczmarek, J Nanayakkara, A Sedghi, M Pesteie,T Tusch, N Renwick, P Mousavi. (2022). Topology Preserving Stratification of Tissue Neoplasticity using Deep Neural Maps and microRNA Signatures. BMC Bioinformatics. doi: 10.1186/s12859-022-04559-4.PMID: 35026982
- B Chan, B Chen, A Sedghi, P Laird, D Maslove, P Mousavi. ( 2020). Generalizable Deep Temporal Models for Predicting Episodes of Sudden Hypotension in Critically Ill Patients: A Personalized Approach. Scientific Reports.
- S Azizi, S Bayat, P Yan, A Tahmasebi, J Tae Kwak, S Xu, B Turkbey, P Choyke, P Pinto, P Mousavi, P Abolmaesumi. (2018). Deep Recurrent Neural Networks for Prostate Cancer Detection: Analysis of Temporal Enhanced Ultrasound. IEEE Transactions on Medical Imaging.