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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 Renaud Duval. 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.
Lepetit-Aimon, G., Playout, C., Boucher, M. C., Duval, R., Brent, M. H., & Cheriet, F. (2024). MAPLES-DR: MESSIDOR Anatomical and Pathological Labels for Explainable Screening of Diabetic Retinopathy. Scientific Data, 11(1). Lien externe
Lepetit-Aimon, G., Boucher, M.-C., Duval, R., & Cheriet, F. (avril 2023). Steered Convolutional Neurons to Better Learn the Classification of Retinal Vessels [Communication écrite]. 20th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2023), Cartagena, Colombia (5 pages). Lien externe
Lepetit-Aimon, G., Duval, R., & Cheriet, F. (septembre 2018). Large Receptive Field Fully Convolutional Network for Semantic Segmentation of Retinal Vasculature in Fundus Images [Communication écrite]. 1st International Workshop on Computational Pathology (COMPAY 2018) and 5th International Workshop on Ophthalmic Medical Image Analysis (OMIA 2018), Granada, Spain. Lien externe
Playout, C., Legault, Z., Duval, R., Boucher, M. C., & Cheriet, F. (octobre 2024). A Region-Based Approach to Diabetic Retinopathy Classification with Superpixel Tokenization [Communication écrite]. Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2024), Marrakesh, Morocco. Lien externe
Playout, C., Duval, R., Boucher, M.-C., & Cheriet, F. (2022). Focused Attention in Transformers for interpretable classification of retinal images. Medical Image Analysis, 82, 102608 (13 pages). Lien externe
Playout, C., Duval, R., & Cheriet, F. (2019). A Novel Weakly Supervised Multitask Architecture for Retinal Lesions Segmentation on Fundus Images. IEEE Transactions on Medical Imaging, 38(10), 2434-2444. Lien externe
Playout, C., Duval, R., & Cheriet, F. (septembre 2018). A multitask learning architecture for simultaneous segmentation of bright and red lesions in fundus images [Communication écrite]. 21st International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2018), Granada, Spain. Lien externe