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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.
Amine Elforaici, M. E., Montagnon, E., Azzi, F., Trudel, D., Nguyen, B., Turcotte, S., Tang, A., & Kadoury, S. (mars 2022). Semi-Supervised Tumor Response Grade Classification from Histology Images of Colorectal Liver Metastases [Communication écrite]. 2022 IEEE 19th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2022), Kolkata, India (5 pages). Lien externe
David, S., Tran, T., Dallaire, F., Sheehy, G., Azzi, F., Trudel, D., Tremblay, F., Ömeroğlu, A., Leblond, F., & Meterissian, S. (2023). In situ Raman spectroscopy and machine learning unveil biomolecular alterations in invasive breast cancer. Journal of Biomedical Optics, 28(3), 036009 (18 pages). Lien externe
Elforaici, M. E. A., Montagnon, E., Romero, F. P., Le, W. T., Azzi, F., Trudel, D., Nguyen, B., Turcotte, S., Tang, A., & Kadoury, S. (2025). Semi-supervised ViT knowledge distillation network with style transfer normalization for colorectal liver metastases survival prediction. Medical Image Analysis, 99, 103346 (16 pages). Lien externe
Elforaici, M. E. A., Azzi, F., Trudel, D., Nguyen, B., Montagnon, E., Tang, A., Turcotte, S., & Kadoury, S. (mai 2024). Cell-Level GNN-Based Prediction of Tumor Regression Grade in Colorectal Liver Metastases From Histopathology Images [Communication écrite]. 21st IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2024), Athens, Greece (5 pages). Lien externe
Grajales Lopera, D. O., Le, W., Blanquez-Yeste, V., Dallaire, F., Azzi, F., Delouya, G., Trudel, D., Leblond, F., Ménard, C., & Kadoury, S. (2025). Deployment of a real-time prostate cancer confirmation system with Raman spectroscopy: fine-tuning versus test-time adaptation of 1D CNNs. Biophotonics discovery., 2(03). Lien externe
Grosset, A.-A., Dallaire, F., Nguyen, T., Birlea, M., Wong, J., Daoust, F., Roy, N., Kougioumoutzakis, A., Azzi, F., Aubertin, K., Kadoury, S., Latour, M., Albadine, R., Prendeville, S., Boutros, P., Fraser, M., Bristow, R. G., van der Kwast, T., Orain, M., ... Trudel, D. (2020). Identification of intraductal carcinoma of the prostate on tissue specimens using Raman micro-spectroscopy: A diagnostic accuracy case-control study with multicohort validation. Plos Medicine, 17(8), e1003281 (20 pages). Lien externe
Plante, A., Dallaire, F., Grosset, A.-A., Nguyen, T., Birlea, M., Wong, J., Daoust, F., Roy, N., Kougioumoutzakis, A., Azzi, F., Aubertin, K., Kadoury, S., Latour, M., Albadine, R., Prendeville, S., Boutros, P., Fraser, M., Bristow, R. G., Van Der Kwast, T., ... Leblond, F. (2021). Dimensional reduction based on peak fitting of Raman micro spectroscopy data improves detection of prostate cancer in tissue specimens. Journal of Biomedical Optics, 26(11), 14 pages. Lien externe
