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Duay Valérie

Maître d'enseignement HES

Main skills

Machine learning / Deep learning

Main contract

Maître d'enseignement HES

Phone: +41 22 558 67 12

Desktop: I210

Haute école du paysage, d'ingénierie et d'architecture de Genève
Rue de la Prairie 4, 1202 Genève, CH

Faculty
Technique et IT

Main Degree Programme
Microtechniques

BSc HES-SO en Microtechniques - Haute école du paysage, d'ingénierie et d'architecture de Genève

BSc HES-SO en Ingénierie des technologies de l'information - Haute école du paysage, d'ingénierie et d'architecture de Genève

Master Biomédical - UNIGE

BSc HES-SO en Génie mécanique - Haute école du paysage, d'ingénierie et d'architecture de Genève

Completed

Nouvelles dimensions dans l'apprentissage interactif de l'anatomie radiologique

AGP

Role: Co-applicant

Requérant(e)s: Santé, Fleury Eric, Santé

Financement: FNS

Description du projet : Ce projet vise à mettre l'accent sur un lien fort entre l'anatomie (matière de base) et la radiologie (clinique), ceci déjà en formation initiale pour les étudiants de la filière Technique en radiologie médicale (TRM) et les étudiants en médecine. Dans cet esprit, nous allons produire une nouvelle approche d'enseignement de l'anatomie qui intégrera dans l'environnement d'un logiciel d'analyse d'images radiologiques largement utilisé dans la pratique professionnelle (OsiriX), une collection d'images similaires au projet Visible Human (VKH).

Research team within HES-SO: Fleury Eric , Duay Valérie

Partenaires académiques: 519,Economie d'entreprise; Santé; hepia inSTI; Fleury Eric, Santé

Durée du projet: 16.03.2012 - 16.12.2014

Montant global du projet: 109'670 CHF

Statut: Completed

Un système d'imagerie diagnostique approprié pour les hôpitaux des pays en voie de développement

AGP

Role: Main Applicant

Financement: HES-SO Rectorat; hepia inSTI; hepia inSTI

Description du projet : "Le projet GlobalDiagnostiX (http://www.globaldiagnostix.org) a pour objectif de développer un système d'imagerie diagnostique adapté au contexte des pays pauvres. La fondation EssentialMed (http://www.essentialmed.org/), initiatrice du projet et partenaire responsable de l'industrialisation et du déploiement dans les pays en développement, a trouvé l'ensemble des compétences requises au développement du système auprès de différents laboratoires de recherche de la HES- SO, de l'EPFL et du PSI. Ce projet inter-RCSO concerne le financement partiel de 3 WPs du projet (deux WPs ingénieur: MaCHoP / TIC et un WP Santé: Ré-Sa-R). La partie hepia concerne les tâches liées au financement TIC. Ces tâches concernent l'intégration d'un logiciel de visualisation d'images médicales existant (OsiriX http://www.osirix-viewer.com/) au contrôle du système et le développement d'interfaces utilisateur intuitives utilisables sans danger par du personnel médical peu qualifié. Projet prévu sur 1 an. Date de début: 01.02.2013 Ce projet à composante humanitaire, à caractère multi-disciplinaire a un fort potentiel en terme de visibilité pour la HES-SO ainsi que pour hepia qui participe au projet. Un financement de 59940.00 CHF pour la partie logiciel du projet est demandé au RCSO TIC."

Research team within HES-SO: Duay Valérie

Durée du projet: 06.02.2013 - 20.10.2014

Statut: Completed

2011

Active deformation fields :

Scientific paper ArODES

dense deformation field estimation for atlas-based segmentation using the active contour framework

Subrahmanyam Gorthi, Valérie Duay, Xavier Bresson, Meritxell Bach Cuadra, Francisco Javier Sanchez Castro, Claudio Pollo, Abdelkarim S. Allal, Jean-Philippe Thiran

Medical Image Analysis, 2011, vol. 15, no. 6, pp. 787-800

Link to the publication

Summary:

This paper presents a new and original variational framework for atlas-based segmentation. The proposed framework integrates both the active contour framework, and the dense deformation fields of optical flow framework. This framework is quite general and encompasses many of the state-of-the-art atlas-based segmentation methods. It also allows to perform the registration of atlas and target images based on only selected structures of interest. The versatility and potentiality of the proposed framework are demonstrated by presenting three diverse applications: In the first application, we show how the proposed framework can be used to simulate the growth of inconsistent structures like a tumor in an atlas. In the second application, we estimate the position of nonvisible brain structures based on the surrounding structures and validate the results by comparing with other methods. In the final application, we present the segmentation of lymph nodes in the Head and Neck CT images, and demonstrate how multiple registration forces can be used in this framework in an hierarchical manner.

2020

Improving a digital manufacturing operation manueal thanks to augmented reality :

Conference ArODES

gamification design of a carpolling-based freight transport

Axel Collet, Valérie Duay, Stéphane Bourquin, Stéphane Gobron, Omar Abou Khaled

Proceedings of GSGS'20 : 5th Gamification & Serious Game Symposium, September-November 2020, Switzerland

Link to the conference

Summary:

A traditional paper guide for industrial maintenance tasks has been transformed into a digital one composed of three augmented reality supports: augmented reality glasses, spatial projection, and video stream superimposition. For the last two, the recording is done by a 6 degree of freedom (trasnlation and rotations) tracking algorithms by deep learning on synthetically generated data. Tests in an industrial environment showed very good results and also that each support has its own advantages depending on the to-do task.

2017

Touchless medical images interaction in surgery :

Conference ArODES

from gamification to serious game, is it the right way ?

Thomas Strgar, Valérie Duay, Stéphane Bourquin, Christian Lovis, Konstantinos Vakalopoulos, Frédéric Ris, Victor Dubois-Ferrière

Proceedings of the 2nd Gamification & Serious Games Symposium (GSGS 17), 30 June-1st July 2017, Neuchâtel, Switzerland

Link to the conference

Achievements

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Duay Valérie

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Main skills

Digital image processing

Digital signal processing

Machine learning / Deep learning

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