Reference number : 172-2018-2019-Q4-00038, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : École de technologie supérieure, recipient country : CA, recipient province : QC, recipient city : Montreal|Montréal, recipient postal code : H3C 1K3, program name english : Collaborative Science, Technology and Innovation Program – Ideation Fund, program name french : Programme de collaboration en science, en technologie et en innovation – Fonds d’idéation, program purpose english : The Ideation Fund is intended to encourage, test and validate transformative research ideas generated by teams of NRC scientific personnel and external collaborators with complementary capabilities, acting as a demonstration phase for a continually-evolving suite of research and development (R&D) deliverables at the NRC. The fund supports exploratory research through two mechanisms: the New Beginnings Initiative and the Small Teams Initiative., program purpose french : Le Fonds d’idéation vise à encourager, à mettre à l’essai et à valider les idées de recherche transformatrice des équipes scientifiques du CNRC et des collaborateurs externes dotés de capacités complémentaires. Il servira ainsi de plateforme de démonstration d’une série de produits livrables en matière de recherche-développement (R-D) en constante évolution au CNRC. Le Fonds appuie la recherche exploratoire au moyen de deux mécanismes : l’Initiative « Nouveaux débuts » et l’Initiative « Petites équipes »., agreement title english : Full body medical image segmentation for simulation-ready finite element models, agreement title french : Segmentation d’une image médicale du corps entier pour modèles de simulation d’éléments finis prêts à l’emploi, agreement number : 925210, agreement value : 15000.0, agreement start date : 2019-03-15, agreement end date : 2020-03-31, description english : We aim to develop an automated machine-learning based method to generate three-dimensional segmentations of anatomical structures from medical images in order to build patient-specific geometric models. Such a method would generate reproducible segmentations that can be used for a variety of personalized medical simulators, reducing time-to-market for these applications., description french : Nous envisageons de mettre au point une méthode automatisée basée sur l’apprentissage machine pour générer des segments tridimensionnels de structures anatomiques à partir d’images médicales afin de construire des modèles géométriques de patients individuels. Une telle méthode permettrait de générer des segments reproductibles qui pourraient être utilisés par divers simulateurs médicaux personnalisés et réduire les délais de mise sur le marché de ces applications., expected results english : In the short term, anticipated outcomes will be strengthened collaborations across industry, academia, and government to support research excellence. In the medium term, anticipated outcomes will be the development of new and potentially disruptive technologies with collaborators., expected results french : À court terme, les résultats prévus sont des collaborations renforcées dans l’ensemble de l’industrie, du milieu universitaire et du gouvernement afin d’appuyer l’excellence en recherche. À moyen terme, les résultats prévus sont le développement de technologies potentiellement perturbatrices avec des collaborateurs., additional information english : nan, additional information french : nan, owner organization : nrc-cnrc, owner organization title : National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada