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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.
Bang, C., Le, W. T., Nguyen-Tân, P. F., Filion, É., Soulières, D., O'Sullivan, B., Christpoulos, A., Bissada, É., Ayad, T., Guertin, L., Lalonde, A., Markel, D., Kadoury, S., & Bahig, H. (septembre 2023). Dynamic prediction of toxicities in head and neck cancer radiotherapy by 3D convolutional neural network using daily cone-beam CTS [Résumé]. CARO-COMP Joint Scientific Meeting (CARO-COMP 2023), Montréal, Québec, Canada (1 page). Publié dans Radiotherapy and Oncology, 186(Suppl.1). Lien externe
Cros, S., Bouttier, H., Nguyen-Tân, P. F., Vorontsov, E., & Kadoury, S. (2022). Combining dense elements with attention mechanisms for 3D radiotherapy dose prediction on head and neck cancers. Journal of Applied Clinical Medical Physics, 23(8), e13655 (15 pages). Lien externe
Le, W. T., Bang, C., Cordelle, P., Markel, D., Nguyen-Tân, P. F., Bahig, H., & Kadoury, S. (avril 2023). Prediction of Head and Neck Radiotherapy Toxicity Using a Deformable 3D CNN on Longitudinal Daily CBCT Acquisitions [Communication écrite]. 20th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2023), Cartagena, Colombia (5 pages). Lien externe
Le, W. T., Vorontsov, E., Romero, F. P., Seddik, L., Elsharief, M. M., Nguyen-Tân, P. F., Roberge, D., Bahig, H., & Kadoury, S. (2022). Cross-institutional outcome prediction for head and neck cancer patients using self-attention neural networks. Scientific Reports, 12(1), 17 pages. Lien externe
