Pascal Theriault Lauzier
La nomination
Membre des Réseaux de solutions
L’IA intégrée au service de l’imagerie médicale
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
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À Propos
La thèse de doctorat de Pascal Thériault Lauzier portait sur les applications des algorithmes d’acquisition comprimée et de reconstruction itérative utilisés en tomodensitométrie cardiaque. Plus précisément, il a utilisé des algorithmes avancés pour réduire la dose de radiation administrée aux patients pendant les tomographies et pour obtenir de meilleures images du cœur en mouvement. Pendant ses études de médecine et son internat, il a conçu FluoroCT, un logiciel d’analyse tomodensitométrique léger pour la planification préprocédurale d’interventions de cardiologie structurelle, telles que le remplacement ou la réparation d’une valve par cathéter. Il a participé activement à la recherche sur l’intelligence artificielle dans le domaine de l’imagerie cardiaque, notamment en mettant au point des algorithmes qui analysent automatiquement les tomodensitogrammes cardiaques. Il a également créé un vaste ensemble de données multi-institutionnelles de radiographies thoraciques de patients munis de dispositifs électroniques cardiaques, comme des stimulateurs cardiaques, et a utilisé des méthodes d’intelligence artificielle pour le traitement et l’analyse de cet ensemble de données radiographiques. Il a dirigé la conception et le développement du logiciel d’une solution d’archivage et de transmission d’images (PACS AI).
Prix
- Prix du meilleur résumé de recherche de la Société canadienne de cardiologie nucléaire et de tomodensitométrie, Congrès canadien sur la santé cardiovasculaire, 2022
- Prix de recherche à un stagiaire, Congrès canadien sur la santé cardiovasculaire, 2022
- Bourse de recherche stratégique, Institut de cardiologie de l’Université d’Ottawa, 2022
- Meilleure présentation de science clinique, Journée de la recherche, Institut de cardiologie de l’Université d’Ottawa, 2021
- Bourse d’études supérieures, CRSNG, 2008-2012
Publications Pertinentes
- Thériault Lauzier, P., Gomes, D. G., Weng, W., Sadek, M. M., Zakutney, T., Bernier, M. L. et Birnie, D. (2023). Detection and identification of cardiac implanted electronic devices in a large data set of chest radiographs using semi-supervised artificial intelligence methods. Heart Rhythm, 20(4), 642-643.
- Thériault Lauzier, P., Avram, R., Dey, D., Slomka, P., Afilalo, J. et Chow, B. J. (2022). The evolving role of artificial intelligence in cardiac image analysis. Canadian Journal of Cardiology, 38(2), 214-224.
- Thériault Lauzier, P., Alsosaimi, H., Mousavi, N., Buithieu, J., Spaziano, M., Martucci, G., ... et Piazza, N. (2020). Recursive multiresolution convolutional neural networks for 3D aortic valve annulus planimetry. International Journal of Computer-Assisted Radiology and Surgery, 15, 577-588.
- Ben-Shoshan, J., Alosaimi, H., Thériault Lauzier, P., Pighi, M., Talmor-Barkan, Y., Overtchouk, P., ... et Piazza, N. (2021). Double S-Curve Versus Cusp-Overlap Technique: Defining the Optimal Fluoroscopic Projection for TAVR With a Self-Expanding Device. JACC: Cardiovascular Interventions, 14(2), 185-194.
- Kočka, V., Thériault-Lauzier, P., Xiong, T. Y., Ben-Shoshan, J., Petr, R., Laboš, M., ... et Piazza, N. (2020). Optimal Fluoroscopic Projections of Coronary Ostia and Bifurcations Defined by Computed Tomographic Coronary Angiography. JACC: Cardiovascular Interventions, 13(21), 2560-2570.