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Réseau de collaborationCe graphique trace les liens entre tous les collaborateurs des publications de {} figurant sur cette page.
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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.
Faure, G., Dal Soglio, D., Patey, N., Oligny, L. L., Girard, S., & Séoud, L. (2025). Self-supervised deep metric learning for prototypical zero-shot lesion retrieval in placenta whole-slide images. Computers in Biology and Medicine, 196(A), 110634. Lien externe
Faure, G., Oligny, L. L., Dal Soglio, D., & Séoud, L. (septembre 2024). Automatic inflammatory lesions detection in placenta whole-slide images using self-supervised learning [Affiche]. Annual conference of the International Federations of Placenta Associations (IFPA 2024), Montreal, Québec, Canada. Lien externe
Faure, G., Pomerleau, A., Jadaa, J., Elfiky, L., Dal Soglio, D., & Séoud, L. (juin 2026). PlacentaBench: 10K+ whole-slide images for evaluating foundation models transferability to placental pathology [Présentation]. Dans 22nd European Congress on Digital Pathology (ECDP 2026), Graz, Austria. Non disponible
Faure, G., Dal Soglio, D., Patey, N., Oligny, L. L., Girard, S., & Séoud, L. (juin 2025). Self-supervised deep metric learning for prototypical zero-shot lesions retrieval in placenta whole-slide images [Présentation]. Dans 21st European Congress on Digital Pathology (ECDP 2025), Barcelona, Spain. Non disponible
