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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.
Bang, C., Gautier, H., Le, W., Lalonde, A., Bernard, G., Markel, D., Nguyen-Tan, F., Filion, É., O’Sullivan, B., Ayad, T., Christopoulos, A., Bissada, É., Guertin, L., Soulières, D., Létourneau-Guillon, L., Kadoury, S., & Bahig, H. (2025). Dynamic prediction of Radiotherapy toxicities in Head and neck cancer using clinical and imaging data. Radiotherapy and Oncology, 111312-111312. Lien externe
Portafaix, A., Létourneau-Guillon, L., & Kadoury, S. (septembre 2025). Self-supervised Pretraining and Multi-label Decoding for Intracranial Hemorrhage Segmentation . Dans 5th International Workshop on Stroke Imaging and Treatment (SWITCH 2025), Daejeon, South Korea. Publié dans Lecture notes in computer science. Lien externe
Dayan, G., Henique, G., Bahig, H., Nelson, K., Brodeur, C., Christopoulos, A., Filion, É., Nguyen-Tan, P.-F., O'Sullivan, B., Ayad, T., Bissada, É., Tabet, P., Guertin, L., Desîlets, A., Kadoury, S., & Létourneau-Guillon, L. (2025). Artificial Intelligence Model for Imaging-Based Extranodal Extension Detection and Outcome Prediction in Human Papillomavirus−Positive Oropharyngeal Cancer. JAMA Otolaryngology–Head & Neck Surgery. Présentée à 67th Annual Meeting of the American Society for Radiation Oncology (ASTRO 2025), San Francisco, CA, USA. Lien externe
Dayan, G., Henique, G., Létourneau-Guillon, L., Nelson, K. M., Brodeur, C., Christopoulos, A., Filion, É., Nguyen, F., O'Sullivan, B., Ayad, T., Bissada, É., Tabet, P., Guertin, L., Desîlets, A., Kadoury, S., & Bahig, H. (2025). Automated Lymph Node Segmentation and iENE Classification Model for HPV-Associated Oropharyngeal Cancer. International Journal of Radiation Oncology*Biology*Physics, 123(1), S195-S196. Lien externe
Cabana, J.-F., Gilbert, G., Stikov, N., Cohen-Adad, J., Létourneau-Guillon, L., & Nguyen, D. (avril 2017). Exploring complementarity in multi-modal imaging of cortex microstructure: a diffusion and relaxometry study [Communication écrite]. ISMRM 25th annual meeting & Exhibition, Honolulu, Hawai. Lien externe
Shakeri, M., Datta, A. N., Malfait, D., Oser, N., Létourneau-Guillon, L., Major, P., Srour, M., Tucholka, A., Kadoury, S., & Lippé, S. (2017). Sub-cortical brain morphometry and its relationship with cognition in rolandic epilepsy. Epilepsy Research, 138(Supplement), 39-45. Lien externe
Shakeri, M., Lombaert, H., Datta, A. N., Oser, N., Létourneau-Guillon, L., Lapointe, L. V., Martin, F., Malfait, D., Tucholka, A., Lippé, S., & Kadoury, S. (2016). Statistical shape analysis of subcortical structures using spectral matching. Computerized Medical Imaging and Graphics, 52, 58-71. Lien externe
