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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.
Alley, S., Tonneau, M., Olivié, D., Tempany, C. M., Choyke, P. L., Türkbey, B., van der Heide, U. A., Ellis, R. J., Kadoury, S., Boike, T., Daniel Pennington, J., Frazier, A., Lawton, C. A., Leong, N., Mihai, A., Morgan, S. C., Solanki, A. A., Michalski, J. M., Feng, F. Y., ... Ménard, C. (2025). Assessing Quality and Adherence to PI‐RADSv2.1 Minimum Technical Standards of Prostate MRI in NRG‐GU005. Journal of Magnetic Resonance Imaging, 11 pages. Lien externe
Alley, S., Tonneau, M., Olivié, D., Tempany-Afdhal, C. M., Choyke, P. L., Turkbey, B. I., Van Der Heide, U., Ellis, R. J., Boike, T. P., Pennington, D., Frazier, A., Lawton, C. A. F., Leong, N., Mihai, A. M., Morgan, S. C., Solanki, A. A., Michalski, J. M., Feng, F. Y., Sandler, H., ... Kadoury, S. (février 2025). Assessing the impact of a pre-processing pipeline on a tumor localization model in prostate MRI within a large multi-institutional dataset (NRG-GU005) [Communication écrite]. SPIE Medical Imaging, San Diego, CA, USA (3 pages). Lien externe
Alley, S., Jackson, E., Olivié, D., van der Heide, U. A., Ménard, C., & Kadoury, S. (2022). Effect of magnetic resonance imaging pre-processing on the performance of model-based prostate tumor probability mapping. Physics in Medicine & Biology, 67(24), 3796-3808. Lien externe
Belliveau, C., Benhacene-Boudam, M.-K., Juneau, D., Plouznikoff, N., Olivié, D., Alley, S., Barkati, M., Delouya, G., Taussky, D., Lambert, C., Beauchemin, M.-C., & Ménard, C. (2025). F18-DCFPyL PSMA-PET/CT Versus MRI: Identifying the Prostate Cancer Region Most at Risk of Radiation Therapy Recurrence for Tumor Dose Escalation. Practical Radiation Oncology. Lien externe
