Cette année, John Boby a terminé son mémoire de maîtrise, intitulé « Cardiac PET Attenuation Correction and Inter-modal Medical Image Translation » (correction d’atténuation de l’imagerie cardiaque par TEP et conversion intermodale d’images médicales). Ce projet hautement technique a des retombées concrètes majeures sur le diagnostic des troubles cardiaques. Ses travaux novateurs ont été présentés en 2025 au prestigieux Nuclear Science Symposium, Medical Imaging Conference, and Room Temperature Semiconductor Detectors Symposium (symposium sur les sciences nucléaires, congrès d’imagerie médicale et symposium sur les capteurs à semi-conducteurs fonctionnant à température ambiante) de l’IEEE. Les meilleures chercheuses et les meilleurs chercheurs en imagerie médicale s’y réunissent pour orienter l’avenir des technologies en santé.
Les recherches de John Boby portent sur un aspect complexe des systèmes d’imagerie hybride, et plus particulièrement sur la tomographie par émission de positrons (TEP) et l’imagerie par résonance magnétique (IRM). Contrairement aux systèmes combinant TEP et tomographie assistée par ordinateur, la combinaison TEP-IRM entraîne une atténuation du signal – un affaiblissement de son intensité. Ce problème peut considérablement nuire à la précision du diagnostic. John Boby a trouvé une solution innovante : il a fait appel à l’apprentissage profond pour traduire l’IRM en images de tomodensitométrie synthétique, qui pouvaient ensuite être utilisées pour préciser les zones d’atténuation et ainsi corriger les images obtenues par TEP. « Nous ne nous sommes pas contentés d’appliquer des méthodes existantes », explique-t-il. « Nous avons conçu tout le processus de A à Z : nous avons imaginé une nouvelle structure de travail pour le recalage d’images multimodales permettant d’aligner les images obtenues par IRM et par tomographie assistée par ordinateur, puis nous avons entraîné notre modèle sur ces paires d’images recalées à l’aide d’une fonction sur mesure optimisée qui calculait la perte pour corriger l’atténuation. Cette approche a surpassé la méthode de correction d’atténuation employée à l’Institut de recherche en santé mentale (IRSM) du Royal. »
Les applications possibles du modèle vont bien au-delà de la recherche universitaire. Des établissements comme l’IRSM et l’Institut de cardiologie de l’Université d’Ottawa – où John Boby a travaillé avec des spécialistes, notamment sa directrice de recherche, la professeure Tanya Schmah, son codirecteur, le professeur Robert DeKemp, et sa collaboratrice Katie Dinelle – peuvent désormais utiliser ce modèle en temps réel. Il améliorera le diagnostic et les soins donnés aux patients et patientes sans qu’il soit nécessaire de procéder à des tomodensitogrammes supplémentaires.
Mais le chemin pour y arriver a été semé d’embuches. « Travailler avec des images médicales en 3D est un véritable défi », explique John Boby. « Il n’était pas simple, du point de vue technique, d’aligner des images multimodales prises à différents moments, même lorsqu’il n’y avait que de très légères différences dans la posture de la patiente ou du patient. La mise en place d’un processus de recalage fiable a également été l’une des tâches les plus difficiles, mais j’ai réussi à la mener à bien grâce aux conseils de ma directrice, la professeure Tanya Schmah. »
« Je souhaite repousser les limites du possible dans la recherche au moyen de l’IA, tout en aidant les organisations à faire usage de ces avancées dans des disciplines comme la santé et la finance. »
John Boby Mesadieu
— Titulaire d'une maîtrise
Pendant ses études, John Boby a été assistant d’enseignement et de recherche; il a enseigné l’algèbre linéaire, les statistiques et le calcul différentiel à des étudiantes et étudiants de première et de deuxième année. Il a ainsi acquis une expérience précieuse de l’enseignement universitaire.
Maintenant que son mémoire est terminé et qu’il jouit d’une reconnaissance internationale, John Boby se tourne vers l’avenir. Il prévoit de travailler dans le secteur en tant que statisticien, ingénieur en apprentissage automatique ou scientifique des données, avec pour ambition à long terme de contribuer à la recherche de pointe dans des établissements de premier plan spécialisés dans l’IA, tout en développant son expertise dans le domaine du service-conseil en IA appliquée. « Je souhaite repousser les limites du possible dans la recherche au moyen de l’IA, tout en aidant les organisations à faire usage de ces avancées dans des disciplines comme la santé et la finance, où les effets peuvent être transformateurs, » déclare-t-il.
Son conseil aux étudiantes et étudiants qui suivent un parcours semblable est le suivant : « Remettez tout en doute, en particulier les idées reçues dans votre domaine. La cohérence importe davantage que la perfection. Et ne vous contentez pas de réseauter : trouvez du mentorat, des pairs ou des étudiantes et étudiants qui remettront en question votre façon de penser. Les conversations qui changent le cours de votre vie sont rarement celles qui étaient prévues. »
De par sa curiosité, sa détermination et son esprit novateur, John Boby façonne déjà l’avenir, une image à la fois.
Pour en savoir plus :