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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
Grajales Lopera, D. O., Le, W., Blanquez-Yeste, V., Dallaire, F., Azzi, F., Delouya, G., Trudel, D., Leblond, F., Ménard, C., & Kadoury, S. (2025). Deployment of a real-time prostate cancer confirmation system with Raman spectroscopy: fine-tuning versus test-time adaptation of 1D CNNs. Biophotonics discovery., 2(03). 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
Ouraou, E., Tonneau, M., Le, W., Filion, É., Campeau, M.-P., Vu, T., Doucet, R., Bahig, H., & Kadoury, S. (2025). Predicting early stage lung cancer recurrence and survival from combined tumor motion amplitude and radiomics on free‐breathing 4D‐CT. Medical Physics, 52(3), 1926-1940. Disponible
Labrecque Langlais, É., Corbin, D., Tastet, O., Hayek, A., Doolub, G., Mrad, S., Tardif, J.-C., Tanguay, J.-F., Marquis-Gravel, G., Tison, G. H., Kadoury, S., Le, W., Gallo, R., Lesage, F., & Avram, R. (2024). Evaluation of stenoses using AI video models applied to coronary angiography. NPJ Digital Medicine, 7, 138 (13 pages). Disponible
Henique, G., Bang, C., Markel, D., Le, W., Filion, E., Ngyuen-Tan, P. F., Bahig, H., & Kadoury, S. (mai 2024). Dose aware toxicity prediction in head and neck cancer patients using a deformable 3D CNN on Daily CBCT Acquisitions [Communication écrite]. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2024), Athens, Greece (5 pages). Lien externe
Grajales, D., Le, W., Dallaire, F., Sheehy, G., David, S., Tran, T., Leblond, F., Ménard, C., & Kadoury, S. (octobre 2023). Towards Real-Time Confirmation of Breast Cancer in the OR Using CNN-Based Raman Spectroscopy Classification [Communication écrite]. 2nd International Workshop on Cancer Prevention Through Early Detection (CaPTion 2023), Vancouver, BC, Canada. Lien externe
Shakeri, S., Le, W., Ménard, C., & Kadoury, S. (avril 2021). Deformable Mri To Transrectal Ultrasound Registration For Prostate Interventions With Shape-Based Deep Variational Auto-Encoders [Communication écrite]. 18th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2021), Nice, France. Lien externe
Shams, R., Le, W., Weihs, A., & Kadoury, S. (avril 2021). Intensity-Based Wasserstein Distance as a Loss Measure for Unsupervised Deformable Deep Registration [Communication écrite]. 18th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2021), Nice, France. Lien externe
