Documents dont l'auteur est "Gros, Charley"
Monter d'un niveau
Aide
Ce graphique trace les liens entre tous les collaborateurs des publications de {} figurant sur cette page.
Chaque lien représente une collaboration sur la même publication. L'épaisseur du lien représente le nombre de collaborations.
Utilisez la molette de la souris ou les gestes de défilement pour zoomer à l'intérieur du graphique.
Vous pouvez cliquer sur les noeuds et les liens pour les mettre en surbrillance et déplacer les noeuds en les glissant.
Enfoncez la touche "Ctrl" ou la touche "⌘" en cliquant sur les noeuds pour ouvrir la liste des publications de cette personne.
Aide
Un nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Auteur ou autrice
Cohen-Adad, J., Guenther, N., Foias, A., Valošek, J., Guay-Paquet, M., Bédard, S., Bautin, P., Labounek, R., Newton, J., Molinier, N., Halchenko, Y., & Gros, C. (2025). spine-generic/data-multi-subject: r20250314 [Ensemble de données]. Lien externe
Cohen-Adad, J., Alonso Ortiz, E., Abramovic, M., Arneitz, C., Atcheson, N., Barlow, L., Barry, R. L., Barth, M., Battiston, M., Büchel, C., Budde, M., Callot, V., Combes, A. J. E., De Leener, B., Descoteaux, M., de Sousa, P. L., Dostál, M., Doyon, J., Dvorak, A., ... Xu, J. (2021). Generic acquisition protocol for quantitative MRI of the spinal cord. Nature Protocols, 16(10), 4611-4632. Disponible
Cohen-Adad, J., Alonso Ortiz, E., Abramovic, M., Arneitz, C., Atcheson, N., Barlow, L., Barry, R., Barth, M., Battiston, M., Büchel, C., Budde, M. D., Callot, V., Combes, A. J. E., De Leener, B., Descoteaux, M., Sousa, P. L. , Dostál, M., Doyon, J., Dvorak, A., ... Xu, J. (2021). Author Correction: Open-access quantitative MRI data of the spinal cord and reproducibility across participants, sites and manufacturers. Scientific Data, 8(1), 251 (2 pages). Disponible
Cohen-Adad, J., Alonso Ortiz, E., Abramovic, M., Arneitz, C., Atcheson, N., Barlow, L., Barry, R. L., Barth, M., Battiston, M., Büchel, C., Budde, M., Callot, V., Combes, A. J. E., De Leener, B., Descoteaux, M., de Sousa, P. L., Dostál, M., Doyon, J., Dvorak, A., ... Xu, J. (2021). Author Correction: Open-access quantitative MRI data of the spinal cord and reproducibility across participants, sites and manufacturers (vol 8, 219, 2021). Scientific Data, 8(1), 242 (1 page). Disponible
Lemay, A., Gros, C., Zhuo, Z., Zhang, J., Duan, Y., Cohen-Adad, J., & Liu, Y. (2021). Automatic multiclass intramedullary spinal cord tumor segmentation on MRI with deep learning. NeuroImage - Clinical, 31, 9 pages. Disponible
Gros, C., Lemay, A., Vincent, O., Rouhier, L., Bourget, M.-H., Bucquet, A., Cohen, P., & Cohen-Adad, J. (2021). Ivadomed : a medical imaging deep learning toolbox. Journal of Open Source Software, 6(58), 2868 (5 pages). Disponible
Lemay, A., Gros, C., Vincent, O., Liu, Y., Cohen, J. P., & Cohen-Adad, J. (juillet 2021). Benefits of linear conditioning for segmentation using metadata [Communication écrite]. 4th Conference on Medical Imaging with Deep Learning (CMDL 2021), Lübeck, Germany. Lien externe
Gros, C., Lemay, A., & Cohen-Adad, J. (2021). SoftSeg: Advantages of soft versus binary training for image segmentation. Medical Image Analysis, 71, 12 pages. Lien externe
Lemay, A., Gros, C., Vincent, O., Liu, Y., Cohen, J. P., & Cohen-Adad, J. (juillet 2021). Benefits of Linear Conditioning with Metadata for Image Segmentation [Présentation]. Dans 4th Conference on Medical Imaging with Deep Learning (MIDL 2021). Publié dans Proceedings of Machine Learning Research, 143. Lien externe
Lemay, A., Gros, C., Zhuo, Z., Duan, Y., Zhang, J., Cohen-Adad, J., & Liu, Y. (juin 2020). Spinal cord tumor segmentation using multimodal deep learning approach [Communication écrite]. 26th OHBM annual meeting. Non disponible