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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.
Dimitrijevic, A., Dégeilh, F., & De Leener, B. (mai 2024). Can We Distinguish Intra- and Inter-Variability with Log Jacobian Maps Derived from Brain Morphological Deformations Using Pediatric MRI Scans? [Communication écrite]. ISMRM 23rd Annual Meeting & Exhibition, Singapore. Publié dans Proceedings on CD-ROM - International Society for Magnetic Resonance in Medicine. Scientific Meeting and Exhibition/Proceedings of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine, Scientific Meeting and Exhibition. Lien externe
Dimitrijevic, A., Noblet, V., & De Leener, B. (2024). Impact of Initialization on Intra-subject Pediatric Brain MR Image Registration: A Comparative Analysis between SyN ANTs and Deep Learning-Based Approaches. The Journal of Machine Learning for Biomedical Imaging, 2(Special), 916-954. Lien externe
Dimitrijevic, A., Dégeilh, F., & De Leener, B. (mai 2024). Can we distinguish intra- and inter-variability with log jacobian maps derived from brain morphological deformations using pediatric scans? [Résumé]. ISMRM & ISMRT annual meeting & exhibition, Singapore. Lien externe
Dimitrijevic, A., Noblet, V., & De Leener, B. (juillet 2022). Deep learning-based longitudinal intra-subject registration of pediatric brain MR images [Communication écrite]. 10th International Workshop on Biomedical Image Registration (WBIR 2022), Munich, Germany (5 pages). Lien externe
Dimitrijevic, A., Noblet, V., & De Leener, B. (mai 2022). Medical image registration using deep learning techniques applied to pediatric magnetic resonance imaging (MRI) brain scans [Communication écrite]. 31st ISMRT Joint annual meeting ISMRM-ESMRMB, London, England. Lien externe
