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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.
Baumstimler, P., Gagné, S., Champagne, M., Gagnon, J.-M., Playout, C., & Séoud, L. (septembre 2025). Anomaly Detection in Anterior Eye Segment Using Self-Supervised Siamese Autoencoders [Affiche]. 28th international conference on medical image computing and computer assisted intervention (MICCAI 2025), Daejeon, South Korea (1 page). Non disponible
Guerroumi, N., Playout, C., Laporte, C., & Cheriet, F. (avril 2019). Automatic segmentation of the scoliotic spine from mr images [Communication écrite]. 16th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2019), Venice, Italy. Lien externe
Legault, Z., Playout, C., Girard, F., & Cheriet, F. (février 2025). Graph-based representation of retinal lesions for an interpretable diagnosis of diabetic retinopathy [Communication écrite]. Computer-Aided Diagnosis, San Diego, United States (10 pages). Lien externe
Lepetit-Aimon, G., Playout, C., Boucher, M. C., Duval, R., Brent, M. H., & Cheriet, F. (2024). MAPLES-DR: MESSIDOR Anatomical and Pathological Labels for Explainable Screening of Diabetic Retinopathy. Scientific Data, 11(1). Lien externe
Playout, C., Legault, Z., Duval, R., Boucher, M. C., & Cheriet, F. (octobre 2024). A Region-Based Approach to Diabetic Retinopathy Classification with Superpixel Tokenization [Communication écrite]. Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2024), Marrakesh, Morocco. Lien externe
Playout, C. (2023). Modélisation interprétable du diagnostic de pathologies rétiniennes par apprentissage profond [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible
Playout, C., Duval, R., Boucher, M.-C., & Cheriet, F. (2022). Focused Attention in Transformers for interpretable classification of retinal images. Medical Image Analysis, 82, 102608 (13 pages). Lien externe
Playout, C. (2018). Système d'apprentissage multitâche dédié à la segmentation des lésions sombres et claires de la rétine dans les images de fond d'oeil [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal]. Disponible
Playout, C., Duval, R., & Cheriet, F. (septembre 2018). A multitask learning architecture for simultaneous segmentation of bright and red lesions in fundus images [Communication écrite]. 21st International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2018), Granada, Spain. Lien externe
