 | Monter d'un niveau |
Réseau de collaborationCe graphique trace les liens entre tous les collaborateurs des publications de Brice Rauby figurant sur cette page.
Chaque lien représente une collaboration sur la même publication. L'épaisseur du lien représente le nombre de collaborations.
Utilisez la molette de la souris ou les gestes de défilement pour zoomer à l'intérieur du graphique.
Vous pouvez cliquer sur les noeuds et les liens pour les mettre en surbrillance et déplacer les noeuds en les glissant.
Enfoncez la touche "Ctrl" ou la touche "⌘" en cliquant sur les noeuds pour ouvrir la liste des publications de cette personne.
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 Brice Rauby. 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.
Bourquin, C., Porée, J., Rauby, B., Perrot, V. G., Ghigo, N., Belgharbi, H., Bélanger, S., Ramos-Palacios, G., Cortes, N., Ladret, H., Ikan, L., Casanova, C., Lesage, F., & Provost, J. (2024). Quantitative pulsatility measurements using 3D dynamic ultrasound localization microscopy. Physics in Medicine and Biology, 69(4), 045017 (14 pages). Disponible
Kantor, C., Boussioux, L., Rauby, B., & Talbot, H. (février 2021). Gradient-Based Localization and Spatial Attention for Confidence Measure in Fine-Grained Recognition using Deep Neural Networks [Communication écrite]. 35th AAAI Conference on Artificial Intelligence / 33rd Conference on Innovative Applications of Artificial Intelligence / 11th Symposium on Educational Advances in Artificial Intelligence. Lien externe
Kantor, C., Rauby, B., Boussioux, L., Jehanno, E., Picard, A.-P. D., Larrivee, M., & Talbot, H. (novembre 2020). Asymptotic cross-entropy weighting and guided-loss in supervised hierarchical setting using deep attention networks [Communication écrite]. AAAI Fall Symposium on AI for Social Good, (AI4SG 2020). Non disponible
Leconte, A., Porée, J., Rauby, B., Wu, A., Ghigo, N., Xing, P., Lee, S., Bourquin, C., Ramos-Palacios, G., Sadikot, A. F., & Provost, J. (2024). A Tracking prior to Localization workflow for Ultrasound Localization Microscopy. IEEE Transactions on Medical Imaging, 1-1. Lien externe
Leconte, A., Porée, J., Rauby, B., Xing, P., Bourquin, C., Ghigo, N., Ramos, G. P., Sadikot, A. F., & Provost, J. (2023). Direct spatiotemporal localization of microbubble trajectories for highly resolved hemodynamics in ultrasound localization microscopy. The Journal of the Acoustical Society of America, 153(3_suppleme), A29-A29. Lien externe
Rauby, B., Xing, P., Porée, J., Gasse, M., & Provost, J. (2025). Pruning Sparse Tensor Neural Networks Enables Deep Learning for 3D Ultrasound Localization Microscopy. IEEE Transactions on Image Processing, 13 pages. Lien externe
Rauby, B., Xing, P., Gasse, M., & Provost, J. (2024). Deep learning in ultrasound localization microscopy : applications and perspectives. IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics and Frequency Control, 3462299 (23 pages). Disponible
Xing, P., Porée, J., Rauby, B., Malescot, A., Martineau, É., Perrot, V., Rungta, R. L., & Provost, J. (2023). Phase Aberration Correction for in vivo Ultrasound Localization Microscopy Using a Spatiotemporal Complex-Valued Neural Network. IEEE Transactions on Medical Imaging, 12 pages. Lien externe
