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Nuage de motsUn 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.
Thériault-Lauzier, P., Corbin, D., Tastet, O., Labrecque Langlais, É., Taji, B., Kang, G., Chong, A.-Y., So, D., Tang, A., Wawira Gichoya, J., Anbil Parthipan, S. C., Déziel, P.-L., Hussin, J. G., Kadoury, S., & Avram, R. (2025). Erratum: "A Responsible Framework for Applying Artificial Intelligence on Medical Images and Signals at the Point of Care: The PACS-AI Platform Canadian Journal of Cardiology Volume 40, Issue 10, October 2024, Pages 1828-1840". PubMed. Lien externe
Labrecque Langlais, É., Corbin, D., Tastet, O., Hayek, A., Doolub, G., Mrad, S., Tardif, J.-C., Tanguay, J.-F., Marquis-Gravel, G., Tison, G. H., Kadoury, S., Le, W., Gallo, R., Lesage, F., & Avram, R. (2024). Evaluation of stenoses using AI video models applied to coronary angiography. NPJ Digital Medicine, 7, 138 (13 pages). Disponible
Yurk, D., Barrios, J. P., Labrecque Langlais, E., Avram, R., Aras, M. A., Abu-Mostafa, Y., Padmanabhan, A., & Tison, G. H. (2024). Automated Assessment of Right Atrial Pressure From Ultrasound Videos Using Machine Learning. JACC: Advances, 3(9, Part 2), 101192 (10 pages). Lien externe
Nolin-Lapalme, A., Thériault-Lauzier, P., Corbin, D., Tastet, O., Sharma, A., Hussin, J. G., Kadoury, S., Jiang, R., Krahn, A. D., Gallo, R., & Avram, R. (2024). Maximizing Large Language Model Utility in Cardiovascular Care: A Practical Guide. Canadian Journal of Cardiology, 38 pages. Lien externe
Thériault-Lauzier, P., Corbin, D., Tastet, O., Langlais, É. L., Taji, B., Kang, G., Chong, A.-Y., So, D., Tang, A., Gichoya, J. W., Anbil Parthipan, S. C., Déziel, P.-L., Hussin, J. G., Kadoury, S., & Avram, R. (2024). A responsible framework for applying artificial intelligence on medical images and signals at the point-of-care: the PACS-AI platform. Canadian Journal of Cardiology, 025 (39 pages). Lien externe
Doolub, G., Khurshid, S., Thériault-Lauzier, P., Nolin Lapalme, A., Tastet, O., So, D., Labrecque Langlais, E., Cobin, D., & Avram, R. (2024). Revolutionizing Acute Cardiac Care with Artificial Intelligence: Opportunities and Challenges. Canadian Journal of Cardiology, 011 (41 pages). Lien externe
Langlais, É. L., Thériault-Lauzier, P., Marquis-Gravel, G., Kulbay, M., So, D. Y., Tanguay, J.-F., Ly, H. Q., Gallo, R., Lesage, F., & Avram, R. (2023). Novel Artificial Intelligence Applications in Cardiology: Current Landscape, Limitations, and the Road to Real-World Applications. Journal of Cardiovascular Translational Research, 16(3), 513-525. Lien externe
