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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.
Schilling, K. G., Grussu, F., Ianuş, A., Hansen, B. B., Howard, A., Barrett, R., Aggarwal, M., Michielse, S., Nasrallah, F. A., Syeda, W., Wang, N., Veraart, J., Roebroeck, A., Bagdasarian, A. F., Eichner, C., Sepehrband, F., Zimmermann, J., Soustelle, L., Bowman, C., ... Jelescu, I. (2025). Considerations and recommendations from the ISMRM diffusion study group for preclinical diffusion MRI: Part 2-Ex vivo imaging: Added value and acquisition. PubMed, 93(6), 2535-2560. Lien externe
Schilling, K. G., Howard, A., Grussu, F., Ianuş, A., Hansen, B. B., Barrett, R., Aggarwal, M., Michielse, S., Nasrallah, F. A., Syeda, W., Wang, N., Veraart, J., Roebroeck, A., Bagdasarian, A. F., Eichner, C., Sepehrband, F., Zimmermann, J., Soustelle, L., Bowman, C., ... Jelescu, I. (2025). Considerations and recommendations from the ISMRM Diffusion Study Group for preclinical diffusion MRI: Part 3-Ex vivo imaging: Data processing, comparisons with microscopy, and tractography. Magnetic Resonance in Medicine, 22 pages. Disponible
Shahdloo, M., Schüffelgen, U., Papp, D., Miller, K. L., & Chiew, M. (2022). Model-based dynamic off-resonance correction for improved accelerated fMRI in awake behaving nonhuman primates. Magnetic Resonance in Medicine, 87(6), 2922-2932. Lien externe
Miller, K. L., Tijssen, R. H. N., Stikov, N., & Okell, T. W. (2011). Steady-state MRI: methods for neuroimaging. Imaging in Medicine, 3(1), 93-105. Lien externe
Jelescu, I., Grussu, F., Ianuş, A., Hansen, B. B., Barrett, R., Aggarwal, M., Michielse, S., Nasrallah, F. A., Syeda, W., Wang, N., Veraart, J., Roebroeck, A., Bagdasarian, A. F., Eichner, C., Sepehrband, F., Zimmermann, J., Soustelle, L., Bowman, C., Tendler, B. C., ... Schilling, K. G. (2025). Considerations and recommendations from the ISMRM diffusion study group for preclinical diffusion MRI: Part 1: In vivo small-animal imaging. [Commentaire ou lettre]. Magnetic Resonance in Medicine, 28 pages. Disponible
