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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 Elie Bou Assi. 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.
Bou Assi, E., Schindler, K., de Bézenac, C., Denison, T., Desai, S., Keller, S. S., Lemoine, É., Rahimi, A., Shoaran, M., & Rummel, C. (2023). From Basic Sciences and Engineering to Epileptology: A Translational Approach. Epilepsia, 37 pages. Lien externe
Bou Assi, E., Gagliano, L., Rihana, S., Nguyen, D. K., & Sawan, M. (2018). Bispectrum features and multilayer perceptron classifier to enhance seizure prediction. Scientific Reports, 8(1). Disponible
Bou Assi, E. (2018). Towards Accurate Forecasting of Epileptic Seizures: Artificial Intelligence and Effective Connectivity Findings [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal]. Disponible
Bou Assi, E., Nguyen, D. K., Rihana, S., & Sawan, M. (2017). Towards accurate prediction of epileptic seizures: A review. Biomedical Signal Processing and Control, 34, 144-157. Lien externe
Gagliano, L., Ding, T. Y., Toffa, D. H., Beauregard, L., Robert, M., Lesage, F., Sawan, M., Nguyen, D. K., & Bou Assi, E. (2023). Decrease in wearable-based nocturnal sleep efficiency precedes epileptic seizures. Frontiers in Neurology, 13, 1089094 (11 pages). Lien externe
Gagliano, L., Bou Assi, E., Nguyen, D. K., & Sawan, M. (2019). Bispectrum and recurrent neural networks: Improved classification of interictal and preictal states. Scientific Reports, 9(1). Disponible
Lemoine, É., Jemel, M., Xu, A. Q., Tessier, J.-D., Lesage, F., Nguyen, D. K., & Bou Assi, E. (2025). Prognostic value of interictal epileptiform discharges on routine EEG in adults with epilepsy. Epilepsia, 10 pages. Lien externe
Lemoine, É., Neves Briard, J., Rioux, B., Gharbi, O., Podbielski, R., Nauche, B., Toffa, D., Keezer, M., Lesage, F., Nguyen, D. K., & Bou Assi, E. (2024). Computer-assisted analysis of routine EEG to identify hidden biomarkers of epilepsy: A systematic review. Computational and Structural Biotechnology Journal, 24, 66-86. Lien externe
Lemoine, É., Toffa, D., Pelletier-Mc Duff, G., Xu, A. Q., Jemel, M., Tessier, J.-D., Lesage, F., Nguyen, D. K., & Bou Assi, E. (2023). Machine-learning for the prediction of one-year seizure recurrence based on routine electroencephalography. Scientific Reports, 13(1), 13 pages. Disponible
Rong, G., Mendez, A., Bou Assi, E., Zhao, B., & Sawan, M. (2020). Artificial Intelligence in Healthcare: Review and Prediction Case Studies. Engineering, 6(3), 291-301. Lien externe
