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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.
Lemoine, É., Hinnoutondji Toffa, D., Qi Xu, A., Tessier, J.-D., Jemel, M., Lesage, F., Khoa Nguyen, D., & Bou Assi, E. (2025). Improving diagnostic accuracy of routine EEG for epilepsy using deep learning. Brain Communications. Lien externe
Lemoine, É., Jemel, M., Xu, A. Q., Tessier, J.-D., Lesage, F., Nguyen, D. K., & Bou Assi, E. (2025). Prognostic value of interictal epileptiform discharges on routine EEG in adults with epilepsy. Epilepsia, 66(6), 2079-2088. Disponible
Lemoine, É., Lesage, F., Nguyen, D. K., & Bou Assi, E. (2025). Deep Learning for the Prediction of Time-to-Seizure in Epilepsy using Routine EEG (P3-9.003). Neurology, 104(7_Suppleme). Lien externe
Lemoine, É., Neves Briard, J., Rioux, B., Gharbi, O., Podbielski, R., Nauche, B., Toffa, D., Keezer, M., Lesage, F., Nguyen, D. K., & Bou Assi, E. (2024). Computer-assisted analysis of routine EEG to identify hidden biomarkers of epilepsy: A systematic review. Computational and Structural Biotechnology Journal, 24, 66-86. Lien externe
Lemoine, É., Briard, J. N., Rioux, B., Podbielski, R., Nauche, B., Toffa, D. H., Keezer, M. R., Lesage, F., Nguyen, D. K., & Bou Assi, E. (2023). Computer-assisted analysis of routine electroencephalogram to identify hidden biomarkers of epilepsy: Protocol for a systematic review. BMJ Open, 13(1), e066932 (6 pages). Disponible
Bou Assi, E., Schindler, K., de Bézenac, C., Denison, T., Desai, S., Keller, S. S., Lemoine, É., Rahimi, A., Shoaran, M., & Rummel, C. (2023). From Basic Sciences and Engineering to Epileptology: A Translational Approach. Epilepsia, 37 pages. Lien externe
Lemoine, É., Toffa, D., Pelletier-Mc Duff, G., Xu, A. Q., Jemel, M., Tessier, J.-D., Lesage, F., Nguyen, D. K., & Bou Assi, E. (2023). Machine-learning for the prediction of one-year seizure recurrence based on routine electroencephalography. Scientific Reports, 13(1), 13 pages. Disponible
Lemoine, É., Toffa, D. H., Lesage, F., Nguyen, D. K., & Bou Assi, E. (avril 2023). Predicting Seizure Freedom through Computational Processing of Routine EEG [Résumé]. 2023 Annual Meeting Abstracts (3 pages). Publié dans Neurology, 100(17, suppl). Lien externe
Lemoine, É., Tessier, J.-D., Pelletier-Mc Duff, G., Robert, M., Toffa, D., Lesage, F., Nguyen, D. K., & Bou Assi, E. (août 2021). Entropy on routine EEG: a fingerprint of recent seizure activity? [Résumé]. 34th International Epilepsy Congress (1 page). Publié dans Epilepsia, 62(S3). Lien externe
Dallaire, F., Picot, F., Tremblay, J.-P., Sheehy, G., Lemoine, É., Agarwal, R., Kadoury, S., Trudel, D., Lesage, F., Petrecca, K., & Leblond, F. (2020). Quantitative spectral quality assessment technique validated using intraoperative in vivo Raman spectroscopy measurements. Journal of Biomedical Optics, 25(4). Disponible
Lemoine, É. (2020). A New Representation for Spectral Data Applied to Raman Spectroscopy of Brain Cancer [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal]. Disponible
Picot, F., Sheehy, G., Dallaire, F., Tremblay, J.-P., Daoust, F., Lemoine, É., Chaikho, L., Bégin, T., Petrecca, K., Kadoury, S., Leblond, F., Elson, D. S., Gioux, S., & Pogue, B. W. (avril 2020). Data compatibility across point probe Raman spectroscopy systems and its impact on statistical models portability (Conference Presentation) [Présentation]. Dans Clinical Biophotonics 2020. Lien externe
Depaoli, D., Lemoine, É., Ember, K., Parent, M., Prud'Homme, M., Cantin, L., Petrecca, K., Leblond, F., & Cote, D. C. (2020). Rise of Raman spectroscopy in neurosurgery: A review. Journal of Biomedical Optics, 25(5), 36 pages. Lien externe
Desroches, J., Lemoine, É., Pinto, M., Marple, E., Urmey, K., Diaz, R., Guiot, M.-C., Wilson, B. C., Petrecca, K., & Leblond, F. (2019). Development and first in-human use of a Raman spectroscopy guidance system integrated with a brain biopsy needle. Journal of Biophotonics, 12(3), e201800396 (7 pages). Lien externe
Lemoine, É., Dallaire, F., Yadav, R., Agarwal, R., Kadoury, S., Trudel, D., Guiot, M.-C., Petrecca, K., & Leblond, F. (2019). Feature engineering applied to intraoperative in vivo Raman spectroscopy sheds light on molecular processes in brain cancer: a retrospective study of 65 patients. Analyst, 144(22), 6517-6532. Lien externe
