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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
Bang, C., Bernard, G., Le, W. T., Lalonde, A., Kadoury, S., & Bahig, H. (2023). Artificial intelligence to predict outcomes of head and neck radiotherapy. Clinical and Translational Radiation Oncology, 39, 100590 (9 pages). Disponible
Bang, C., Le, W. T., Nguyen-Tan, P. F., Soulières, D., O'Sullivan, B., Christopoulos, A., Bissada, É., Ayad, T., Guertin, L., Lalonde, A., Markel, D., Kadoury, S., & Bahig, H. (octobre 2023). Dynamic Prediction of Toxicities in Head and Neck Cancer Radiotherapy by 3D Convolutional Neural Network Using Daily Cone-Beam CTs [Résumé]. 65th Annual Meeting of the American Society for Radiation Oncology (ASTRO 2023), San Diego, CA, USA (1 page). Publié dans International Journal of Radiation Oncology Biology Physics, 117(2). Lien externe
Bang, C., Le, W. T., Nguyen-Tân, P. F., Filion, É., Soulières, D., O'Sullivan, B., Christpoulos, A., Bissada, É., Ayad, T., Guertin, L., Lalonde, A., Markel, D., Kadoury, S., & Bahig, H. (septembre 2023). Dynamic prediction of toxicities in head and neck cancer radiotherapy by 3D convolutional neural network using daily cone-beam CTS [Résumé]. CARO-COMP Joint Scientific Meeting (CARO-COMP 2023), Montréal, Québec, Canada (1 page). Publié dans Radiotherapy and Oncology, 186(Suppl.1). Lien externe
Henique, G., Seok Bang, C., Le, W., Nguyen, F., Filion, É., Soulières, D., O'Sullivan, B., Christopoulos, A., Bissada, É., Ayad, T., Guertin, L., Lalonde, A., Markel, D., Kadoury, S., & Bahig, H. (2025). Head and Neck Cancer Radiotherapy Toxicity Prediction across Intra-Fractional Cone-Beam CTs Using Vision Transformers Networks. International Journal of Radiation Oncology*Biology*Physics, 123(1), e343-e343. Présentée à 67th Annual Meeting of the American Society for Radiation Oncology (ASTRO 2025), San Francisco, CA, USA. Lien externe
Pageot, C., Zerouali, K., Guillet, D., Muir, B. R., Renaud, J., & Lalonde, A. (2024). The effect of electron backscatter and charge build up in media on beam current transformer signal for ultra-high dose rate (FLASH) electron beam monitoring. Physics in Medicine & Biology, 34-34. Lien externe
