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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 Gregory A. Lodygensky. 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.
Zhang, E., Londoño, I., Fouquet, J. P., Pshezhetsky, A. V., De Leener, B., & Lodygensky, G. A. (juin 2023). Diffusion Bubble Model: A Novel Method For Detecting Neuroinflammation in Mouse Brain With Sanfilippo Syndrome [Communication écrite]. ISMRM & ISMRT annual Meeting & Exhibition, Toronto, ON, Canada. Publié dans Proceedings on CD-ROM - International Society for Magnetic Resonance in Medicine. Scientific Meeting and Exhibition/Proceedings of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine, Scientific Meeting and Exhibition. Lien externe
Kateb, P., Fan, J., Jinsil, K., Zhou, X., Lodygensky, G. A., & Cicoira, F. (2023). Printable, adhesive, and self-healing dry epidermal electrodes based on PEDOT:PSS and polyurethane diol. Flexible and printed electronics, 8(4), 045006 (14 pages). Disponible
Zhou, X., Kateb, P., Fan, J., Kim, J., Lodygensky, G. A., Amilhon, B., Pasini, D., & Cicoira, F. (2023). Conducting polymer films and bioelectrodes combining high adhesion and electro-mechanical self-healing. Journal of Materials Chemistry C, 10 pages. Lien externe
Taherzadeh, M., Zhang, E., Londono, I., De Leener, B., Wang, S., Cooper, J. D., Kennedy, T. E., Morales, C. R., Chen, Z., Lodygensky, G. A., & Pshezhetsky, A. V. (2023). Severe central nervous system demyelination in Sanfilippo disease. Frontiers in Molecular Neuroscience, 16, 16 pages. Lien externe
Zhou, X., Rajeev, A., Subramanian, A., Li, Y., Rossetti, N., Natale, G., Lodygensky, G. A., & Cicoira, F. (2022). Erratum to Self-healing, stretchable and highly adhesive hydrogels for epidermal patch electrodes [Acta Biomaterialia 139 (2022) 296306] (Acta Biomaterialia (2022) 139 (296306), (S1742706121005079), (10.1016/j.actbio.2021.07.069)). Acta Materialia Inc, 145, 1 page. Lien externe
Pierre, W. C., Zhang, E., Londono, I., De Leener, B., Lesage, F., & Lodygensky, G. A. (2022). Non-invasive in vivo MRI detects long-term microstructural brain alterations related to learning and memory impairments in a model of inflammation-induced white matter injury. Behavioural Brain Research, 428, 113884 (13 pages). Lien externe
Zhou, X., Rajeev, A., Subramanian, A., Li, Y., Rossetti, N., Natale, G., Lodygensky, G. A., & Cicoira, F. (2022). Self-healing, stretchable, and highly adhesive hydrogels for epidermal patch electrodes. Acta Biomaterialia, 139, 296-306. Lien externe
Pierre, W. C., Akakpo, L., Londono, I., Pouliot, P., Chemtob, S., Lesage, F., & Lodygensky, G. A. (2019). Assessing therapeutic response non-invasively in a neonatal rat model of acute inflammatory white matter injury using high-field MRI. Brain, Behavior, and Immunity, 81, 348-360. Disponible
Guevara, E., Pierre, W. C., Tessier, C., Akakpo, L., Londono, I., Lesage, F., & Lodygensky, G. A. (2017). Altered functional connectivity following an inflammatory white matter injury in the newborn rat: A high spatial and temporal resolution intrinsic optical imaging study. Frontiers in Neuroscience, 11, 358 (11 pages). Disponible
Lopez Rios, N., Foias, A., Lodygensky, G. A., Stikov, N., Dehaes, M., & Cohen-Adad, J. (avril 2017). Size-adaptable 13-channel receive array for brain imaging in human neonates at 3T. [Affiche]. ISMRM 25th annual meeting & Exhibition, Honolulu, Hawai. Lien externe
Akakpo, L., Pierre, W. C., Jin, C., Londono, I., Pouliot, P., & Lodygensky, G. A. (2017). User-independent diffusion tensor imaging analysis pipelines in a rat model presenting ventriculomegalia: A comparison study. NMR in Biomedicine, 30(11), 10 pages. Lien externe
Guevara, E., Sirpal, P., Abran, M., Pouliot, P., Lesage, F., Jin, C., Londono, I., & Lodygensky, G. A. (juin 2015). White matter injury in a newborn rat model analyzed with Resting-State Optical Imaging of Intrinsic Signals (rsOIS) [Communication écrite]. Photonics North 2015, Ottawa, ON, Canada. Lien externe
