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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.
Bédard, S., Enamundram, M. V. N. K., Valošek, J., & Cohen-Adad, J. (mai 2025). Minimum sample size to detect spinal cord atrophy with automatic soft segmentation [Communication écrite]. ISMRM & ISMRT Annual Meeting (ISMRM-ISMRT 2025), Honolulu, Hawaii, USA (1 page). Publié dans Proceedings of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine, Scientific Meeting and Exhibition. Lien externe
Bédard, S., Enamundram, M. V. N. K., Tsagkas, C., Pravatà, E., Granziera, C., Smith, A. C., Weber, K. A., & Cohen-Adad, J. (2025). Towards contrast-agnostic soft segmentation of the spinal cord. Medical Image Analysis, 101, 103473-103473. Lien externe
Bédard, S., Enamundram, M. V. N. K., Kaptan, M., Eippert, F., Kinany, N., Ricchi, I., Van De Ville, D., Freund, P., Hupp, M., Lee, L., Traboulsee, A., Tam, R., Prat, A., Vavasour, Z., Kolind, S., Oh, J., Stefan Aigner, C., & Cohen-Adad, J. (mai 2024). Automatic spinal cord segmentation: Generalization across MR parameters, sites, vendors and pathologies [Résumé]. ISMRM & ISMRT Annual Meeting (ISMRM-ISMRT 2024), Toronto, ON, Canada (1 page). 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
Enamundram, M. V. N. K., McGinnis, J., Würm, R., Ruehling, S., Graf, R., Valošek, J., Benveniste, P.-L., Lauerer, M., Talbott, J. F., Bakshi, R., Tauhid, S., Shepherd, T. M., Berthele, A., Zimmer, C., Hemmer, B., Rueckert, D., Wiestler, B., Kirschke, J. S., Cohen-Adad, J., & Mühlau, M. (2025). Automatic segmentation of spinal cord lesions in MS: A robust tool for axial T2-weighted MRI scans. Imaging Neuroscience, 3, 23 pages. Lien externe
Enamundram, M. V. N. K., Valošek, J., Smith, A. C., Pfyffer, D., Schading-Sassenhausen, S., Farner, L., Weber, K. A., Freund, P., & Cohen-Adad, J. (2024). SCIseg: Automatic Segmentation of Intramedullary Lesions in Spinal Cord Injury on T2-weighted MRI Scans. Radiology Artificial Intelligence, 3 pages. Lien externe
Enamundram, M. V. N. K., Laporte, C., & Cheriet, F. (février 2021). Three-dimensional segmentation of the scoliotic spine from MRI using unsupervised volume-based MR-CT synthesis [Communication écrite]. Medical Imaging 2021: Image Processing (8 pages). Lien externe
Lemay, A., Gros, C., Enamundram, M. V. N. K., & Cohen-Adad, J. (2023). Label fusion and training methods for reliable representation of inter-rater uncertainty. The Journal of Machine Learning for Biomedical Imaging, 1(January 20), 1-27. Lien externe
McGinnis, J., Enamundram, M. V. N. K., Rühling, S., Wurm, R., Stern, K., Bédard, S., Wiltgen, T., Berthele, A., Zimmer, C., Hemmer, B., Benedikt, W., Rückert, D., Kirschke, J., Cohen-Adad, J., & Mühlau, M. (octobre 2023). Towards generalizable spinal cord lesion segmentation in multiple sclerosis [Affiche]. 9th Joint ECTRIMS-ACTRIMS meeting (MSMilan 2023), Milan, Italy (1 page). Publié dans Multiple Sclerosis Journal, 29(3S). Lien externe
Onno Wesselink, E., Elliott, J. M., McKay, M. J., De Martino, E., Caplan, N., Mackey, S., Cohen-Adad, J., Bédard, S., De Leener, B., Enamundram, M. V. N. K., Law, C., Fortin, M., Vleggeert-Lankamp, C., Di Ieva, A., Kim, B., Hancock, M. J., Pool-Goudzwaard, A., Pevenage, P., & Weber I. I., K. A. (mai 2025). Segment-Any-Muscle: Towards an Open-Source, Contrast-Agnostic Computer-Vision Muscle Segmentation Model for MRI and CT [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
Valošek, J., Enamundram, M. V. N. K., Bouthillier, M., Schading, S., Farner, L., Pfyffer, D., Smith, A. C., Weber, K. A. I. I., Freund, P., & Cohen-Adad, J. (mai 2024). Automatic segmentation of T2-weighted hyperintense lesions in spinal cord injury [Résumé]. ISMRM & ISMRT annual Meeting & Exhibition, Singapore, 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
