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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.
Bédard, S., El Baz, A., Macar, U., & Cohen-Adad, J. (juin 2023). Contrast-agnostic segmentation of the spinal cord using deep learning [Résumé]. 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
Bonizzato, M., Guay Hottin, R., Côté, S. L., Massai, E., Choinière, L., Macar, U., Laferrière, S., Sirpal, P., Quessy, S., Lajoie, G., Martinez, M., & Dancause, N. (2023). Autonomous optimization of neuroprosthetic stimulation parameters that drive the motor cortex and spinal cord outputs in rats and monkeys. Cell Reports Medicine, 4(4), 101008 (24 pages). Lien externe
Bédard, S., El Baz, A., Macar, U., Bouchard, L.-F., & Cohen-Adad, J. (juillet 2023). Contrast-agnostic segmentation of the spinal cord : validation in a multi-center cohort [Affiche]. OHBM 2023, Montreal, Qc, Canada. Lien externe
Bédard, S., El Baz, A., Macar, U., & Cohen-Adad, J. (juin 2023). Contrast-agnostic segmentation of the spinal cord using deep learning [Présentation]. Dans ISMRM & ISMRT annual Meeting & Exhibition, Toronto, ON, Canada. Lien externe
