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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.
Lemoine, É., Hinnoutondji Toffa, D., Qi Xu, A., Tessier, J.-D., Jemel, M., Lesage, F., Khoa Nguyen, D., & Bou Assi, E. (2025). Improving diagnostic accuracy of routine EEG for epilepsy using deep learning. Brain Communications. Lien externe
Salam, M. T., Mirzaei, M., Ly, M. S., Khoa Nguyen, D., & Sawan, M. (2012). An Implantable Closedloop Asynchronous Drug Delivery System for the Treatment of Refractory Epilepsy. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 20(4), 432-442. Lien externe
Pouliot, P., Tremblay, J., Robert, M., Vannasing, P., Leporé, F., Lassonde, M., Sawan, M., Khoa Nguyen, D., & Lesage, F. (2012). Nonlinear hemodynamic responses in human epilepsy: a multimodal analysis With fNIRS-EEG and fMRI-EEG. Journal of Neuroscience Methods, 204(2), 326-340. Lien externe
Machado, A., Lina, J.-M., Tremblay, J., Lassonde, M., Khoa Nguyen, D., Lesage, F., & Grova, C. (2010). Detection of hemodynamic responses to epileptic activity using simultaneous Electro-EncephaloGraphy (EEG)/Near Infra Red Spectroscopy (NIRS) acquisitions. NeuroImage, 56(1), 114-125. Lien externe
Salam, M. T., Sawan, M., Hamoui, A., & Khoa Nguyen, D. (juin 2009). Low-power CMOS-based epileptic seizure onset detector [Communication écrite]. Joint IEEE North-East Workshop on Circuits and Systems and TAISA Conference (NEWCAS-TAISA 2009), Toulouse, France. Lien externe
