 | Monter d'un niveau |
Réseau de collaborationCe graphique trace les liens entre tous les collaborateurs des publications de {} figurant sur cette page.
Chaque lien représente une collaboration sur la même publication. L'épaisseur du lien représente le nombre de collaborations.
Utilisez la molette de la souris ou les gestes de défilement pour zoomer à l'intérieur du graphique.
Vous pouvez cliquer sur les noeuds et les liens pour les mettre en surbrillance et déplacer les noeuds en les glissant.
Enfoncez la touche "Ctrl" ou la touche "⌘" en cliquant sur les noeuds pour ouvrir la liste des publications de cette personne.
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.
Lazli, L. (2025). Authors' Response to Peer Reviews of "Improved Alzheimer Disease Diagnosis With a Machine Learning Approach and Neuroimaging: Case Study Development". JMIRx Med, 6, e72821 (5 pages). Lien externe
Lazli, L. (2025). Improved Alzheimer disease diagnosis with a machine learning approach and neuroimaging: Case study development. JMIRx Med, 6, e60866 (13 pages). Disponible
Lazli, L., Boukadoum, M., & Cheriet, F. (décembre 2024). Places365-CNNs for 4-Way Classification of Alzheimer's Disease Using MRI Images [Communication écrite]. 11th International Conference on Computational Science and Computational Intelligence (CSCI 2024), Las Vegas, NV, USA. Lien externe
Lazli, L., Cheriet, F., & Boukadoum, M. (juillet 2025). Brain Imaging Data Classification with Deep Reinforcement Learning and Multimodal Fusion [Communication écrite]. 21st International Conference on Natural Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (ICNC-FSKD 2025), Hohhot, China. Lien externe
Lazli, L. (novembre 2021). Machine Learning Classifiers Based on Dimensionality Reduction Techniques for the Early Diagnosis of Alzheimer's Disease Using Magnetic Resonance Imaging and Positron Emission Tomography Brain Data [Communication écrite]. 17th International Meeting on Computational Intelligence Methods for Bioinformatics and Biostatistics (CIBB 2021). Lien externe
