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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 Nassim Ksantini. 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.
David, S., Ksantini, N., Dallaire, F., Ember, K., Daoust, F., Sheehy, G., Hadjipanayis, C. G., Petrecca, K., Wilson, B. C., & Leblond, F. (2024). Toward noncontact macroscopic imaging of multiple cancers using multi-spectral inelastic scattering detection. Journal of Biophotonics, 2024000087 (7 pages). Lien externe
Ember, K. J. I., Ksantini, N., Dallaire, F., Sheehy, G., Tran, T., Dehaes, M., Durand, M., Trudel, D., & Leblond, F. (2024). Liquid saliva-based Raman spectroscopy device with on-board machine learning detects COVID-19 infection in real-time. The Analyst, 149(22), 5535-5545. Disponible
Ember, K., Ksantini, N., Dallaire, F., Sheehy, G., Noé, A., Tran, T., Durand, M., Trudel, D., & Leblond, F. (janvier 2024). Rapid detection of COVID-19 in liquid saliva using reagent-free Raman spectroscopy [Présentation]. Dans SPIE Photonics West 2024, San Francisco, California, United States. Lien externe
Ember, K., Daoust, F., Mahfoud, M., Dallaire, F., Ahmad, E. Z., Tran, T., Plante, A., Diop, M.-K., Nguyen, T., St-Georges-Robillard, A., Ksantini, N., Lanthier, J., Filiatrault, A., Sheehy, G., Beaudoin, G., Quach, C., Trudel, D., & Leblond, F. (2022). Saliva-based detection of COVID-19 infection in a real-world setting using reagent-free Raman spectroscopy and machine learning. Journal of Biomedical Optics, 27(2), 025002 (24 pages). Disponible
Ksantini, N., Veilleux, I., De Denus-Baillargeon, M.-M., Orsini, P., Dicaire, I., Lecourt, J.-B., Gognau, A., Hernandez, Y., Baylon, A., Massabki, M., Lesage, F., & Leblond, F. (2022). Time-gated interferometric detection increases Raman scattering to fluorescence signal ratio in biological samples. Journal of Biophotonics, 15(1), 6 pages. Lien externe
Ksantini, N. (2021). Spectroscopie Raman de tissus biologiques dans le domaine temporel [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal]. Disponible
Leblond, F., David, S., Pahlavani, S., Ksantini, N., Dallaire, F., Sheehy, G., Hadjapanayis, C., Petrecca, K., & Wilson, B. C. (janvier 2024). Towards non-contact and real-time large field-of-view single-band Raman spectroscopy imaging in brain cancer surgery [Présentation]. Dans SPIE Photonics West 2024, San Francisco, Ca, United States. Lien externe
Maubois, B., Ksantini, N., & Leblond, F. (avril 2022). Development of a time-domain tissue imaging Raman spectroscopy system increasing inelastic scattering signal-to-background ratio from early-photon time gating [Communication écrite]. Clinical and Translational Biophotonics 2022, Fort Lauderdale, FL, USA. Lien externe
Zamani, E., Ksantini, N., Sheehy, G., Ember, K. J. I., Baloukas, B., Zabeida, O., Tran, T., Mahfoud, M., Sapieha, J.-E., Martinu, L., & Leblond, F. (2024). Spectral effects and enhancement quantification in healthy human saliva with surface-enhanced Raman spectroscopy using silver nanopillar substrates. Lasers in Surgery and Medicine, 56(2), 206-217. Disponible