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Un 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 Tal Mezheritsky. 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.
Fong, D., Grégoire-Gélinas, P., Cheng, A. P., Mezheritsky, T., Lavertu, M., Sato, S., & Hoemann, C. D. (2017). Lysosomal rupture induced by structurally distinct chitosans either promotes a type 1 IFN response or activates the inflammasome in macrophages. Biomaterials, 129, 127-138. Disponible
Mezheritsky, T., Vazquez Romaguera, L., Le, W. L., & Kadoury, S. (2022). Population-based 3D respiratory motion modelling from convolutional autoencoders for 2D ultrasound-guided radiotherapy. Medical Image Analysis, 75, 102260 (14 pages). Lien externe
Mezheritsky, T. (2021). Modélisation du mouvement tridimensionnel du foie à partir d'images échographiques 2D par auto-encodeurs convolutionnels [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal]. Disponible
Mezheritsky, T., Vazquez Romaguera, L., & Kadoury, S. (avril 2020). 3D Ultrasound Generation from Partial 2D Observations Using Fully Convolutional and Spatial Transformation Networks [Communication écrite]. 17th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2020), Iowa City, IA. Lien externe
Vazquez Romaguera, L., Mezheritsky, T., & Kadoury, S. (septembre 2021). Personalized Respiratory Motion Model Using Conditional Generative Networks for MR-Guided Radiotherapy [Communication écrite]. 24th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2021). Lien externe
Vazquez Romaguera, L., Mezheritsky, T., Mansour, R., Tanguay, W., & Kadoury, S. (2021). Predictive online 3D target tracking with population-based generative networks for image-guided radiotherapy. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, 16(7), 1213-1225. Lien externe
Vazquez Romaguera, L., Mezheritsky, T., Mansour, R., Carrier, J.-F., & Kadoury, S. (2021). Probabilistic 4D predictive model from in-room surrogates using conditional generative networks for image-guided radiotherapy. Medical Image Analysis, 74, 102250 (17 pages). Lien externe