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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.
Gaillochet, M., Noori, M., Dastani, S., Desrosiers, C., & Lombaert, H. (2025). Prompt learning with bounding box constraints for medical image segmentation. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 10 pages. Lien externe
Gaillochet, M., Desrosiers, C., & Lombaert, H. (octobre 2024). Automating MedSAM by Learning Prompts with Weak Few-Shot Supervision [Communication écrite]. International Workshop on Foundation Models for General Medical AI (MedAGI 2024), Marrakesh, Morocco. Publié dans Lecture notes in computer science. Lien externe
Gaillochet, M., Desrosiers, C., & Lombaert, H. (2023). Active learning for medical image segmentation with stochastic batches. Medical Image Analysis, 90, 102958 (11 pages). Lien externe
Gaillochet, M., Desrosiers, C., & Lombaert, H. (septembre 2022). TAAL: Test-Time Augmentation for Active Learning in Medical Image Segmentation [Communication écrite]. Second MICCAI Workshop on Data Augmentation, Labelling, and Imperfections (DALI 2022, MICCAI 2022), Singapore. Lien externe
