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Un 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 Luc Duong. 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.
Abdolmanafi, A., Cheriet, F., Duong, L., Ibrahim, R., & Dahdah, N. (2019). An automatic diagnostic system of coronary artery lesions in Kawasaki Disease using IV-OCT imaging. Journal of Biophotonics, 13(1), e201900112 (16 pages). Lien externe
Abdolmanafi, A., Duong, L., Cheriet, F., & Dahdah, N. S. (2019). Intra-slice motion correction of intravascular OCT images using deep features. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 23(3), 931-941. Lien externe
Abdolmanafi, A., Duong, L., Dahdah, N., Adib, I. R., & Cheriet, F. (2018). Characterization of coronary artery pathological formations from OCT imaging using deep learning. Biomedical Optics Express, 9(10), 4936-4960. Lien externe
Abdolmanafi, A., Duong, L., Dahdah, N., & Cheriet, F. (2017). Deep feature learning for automatic tissue classification of coronary artery using optical coherence tomography. Biomedical Optics Express, 8(2), 18 pages. Lien externe
Duong, L., Cheriet, F., Labelle, H., Cheung, K. M. C., Abel, M. F., Newton, P. O., McCall, R. E., Lenke, L. G., & Stokes, I. A. F. (2009). Interobserver and intraobserver variability in the identification ofthe lenke classification lumbar modifier in adolescent idiopathicscoliosis. Journal of Spinal Disorders & Techniques, 22(6), 448-455. Lien externe
Doré, V., Duong, L., Cheriet, F., & Cheriet, M. (août 2007). Towards Segmentation of Pedicles on Posteroanterior X-Ray Views of Scoliotic Patients [Communication écrite]. International Conference on Image Analysis and Recognition (ICIAR), 2007, Montréal, QC. Lien externe
Duong, L. (2007). Détection et classification automatique de la colonne vertébrale à partir d'images à rayons-X [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal]. Disponible
Duong, L., Cheriet, F., & Labelle, H. (juin 2006). Towards an automatic classification of spinal curves from x-ray images [Communication écrite]. 6th Biennial Meeting of the International Research Society of Spinal Deformities (IRSSD 2006), Ghent, Belgium. Lien externe
Mac-Thiong, J.-M., Labelle, H., Parent, S., Poitras, B., Jodoin, A., Ouellet, J., & Duong, L. (2007). Assessment of Sacral Doming in Lumbosacral Spondylolisthesis. Spine, 32(17), 1888-1895. Lien externe