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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.
Banerjee, R., Kaptan, M., Tinnermann, A., Khatibi, A., Dabbagh, A., Buechel, C., Kündig, C. W., Law, C., Pfyffer, D., Lythgoe, D. J., Tsivaka, D., Van De Ville, D., Eippert, F., Muhammad, F., Glover, G. H., Dávid, G., Haynes, G., Haaker, J., Brooks, J. C. W., ... Cohen-Adad, J. (mai 2025). EPISeg: Automatic Segmentation of Spinal Cord fMRI Data [Communication écrite]. ISMRM & ISMRT Annual Meeting (ISMRM-ISMRT 2025), Honolulu, Hawaii, USA. Publié dans Proceedings of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine, Scientific Meeting and Exhibition. Lien externe
Banerjee, R., Kaptan, M., Tinnermann, A., Khatibi, A., Dabbagh, A., Büchel, C., Kündig, C. W., Law, C. S., Pfyffer, D., Lythgoe, D. J., Tsivaka, D., Van De Ville, D., Eippert, F., Muhammad, F., Glover, G. H., Dávid, G., Haynes, G., Haaker, J., Brooks, J. C., ... Cohen-Adad, J. (2025). EPISeg: Automated segmentation of the spinal cord on echo planar images using open-access multi-center data. Imaging Neuroscience, 30 pages. Lien externe
Enamundram, M. V. N. K., Valošek, J., Farner, L., Pfyffer, D., Schading, S., Lebret, A., Dávid, G., Smith, A. C., Weber, K. A., Seif, M., Freund, P., & Cohen-Adad, J. (octobre 2024). SCIsegV2: A Universal Tool for Segmentation of Intramedullary Lesions in Spinal Cord Injury [Communication écrite]. 3rd International Workshop on Applications of Medical Artificial Intelligence (AMAI 2024/MICCAI 2024), Marrakesh, Morocco. Publié dans Lecture notes in computer science. Lien externe
Prados, F., Ashburner, J., Blaiotta, C., Brosch, T., Carballido-Gamio, J., Cardoso, M. J., Conrad, B. N., Datta, E., Dávid, G., De Leener, B., Dupont, S. M., Freund, P., Wheeler-Kingshott, C. A. M. G., Grussu, F., Henry, R., Landman, B. A., Ljungberg, E., Lyttle, B., Ourselin, S., ... Cohen-Adad, J. (2017). Spinal cord grey matter segmentation challenge. NeuroImage, 152, 312-329. Disponible
Vallotton, K., Dávid, G., Hupp, M., Pfender, N., Cohen-Adad, J., Fehlings, M. G., Samson, R. S., Wheeler-Kingshott, C. A. M. G., Curt, A., Freund, P., & Seif, M. (2021). Tracking White and Gray Matter Degeneration along the Spinal Cord Axis in Degenerative Cervical Myelopathy. Journal of Neurotrauma, 38(21), 2978-2987. Lien externe
