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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.
Bagnato, F., Gauthier, S. A., Laule, C., Moore, G. R. W., Bove, R., Cai, Z., Cohen-Adad, J., Harrison, D. M., Klawiter, E. C., Morrow, S. A., Öz, G., Rooney, W. D., Smith, S. A., Calabresi, P. A., Henry, R. G., Oh, J., Ontaneda, D., Pelletier, D., Reich, D. S., ... Sicotte, N. L. (2020). Imaging Mechanisms of Disease Progression in Multiple Sclerosis: Beyond Brain Atrophy. Journal of Neuroimaging, 30(3), 251-266. Lien externe
Enamundram, M. V. N. K., Bédard, S., Valošek, J., Aigner, C. S., Bannier, E., Bednařík, J., Callot, V., Combes, A., Curt, A., David, G., Eippert, F., Farner, L., G. Fehlings, M., Freund, P., Granberg, T., Granziera, C., Horn, U., Horák, T., Humphreys, S., ... Cohen-Adad, J. (2026). Monitoring morphometric drift in lifelong learning segmentation of the spinal cord. Imaging Neuroscience, 40 pages. Lien externe
Eden, D., Gros, C., Badji, A., Dupont, S. M., De Leener, B., Maranzano, J., Zhuoquiong, R., Liu, Y., Granberg, T., Ouellette, R., Stawiarz, L., Hillert, J., Talbott, J., Bannier, É., Kerbrat, A., Edan, G., Labauge, P., Callot, V., Pelletier, J., ... Cohen-Adad, J. (2019). Spatial distribution of multiple sclerosis lesions in the cervical spinal cord. Brain, 142(3), 633-646. Lien externe
Gros, C., De Leener, B., Badji, A., Maranzano, J., Eden, D., Dupont, S. M., Talbott, J., Zhuoquiong, R., Liu, Y., Granberg, T., Ouellette, R., Tachibana, Y., Hori, M., Kamiya, K., Chougar, L., Stawiarz, L., Hillert, J., Bannier, É., Kerbrat, A., ... Cohen-Adad, J. (2019). Automatic segmentation of the spinal cord and intramedullary multiple sclerosis lesions with convolutional neural networks. NeuroImage, 184, 901-915. Lien externe
Kerbrat, A., Gros, C., Badji, A., Bannier, É., Galassi, F., Combès, B., Chouteau, R., Labauge, P., Ayrignac, X., Carra-Dalliere, C., Maranzano, J., Granberg, T., Ouellette, R., Stawiarz, L., Hillert, J., Talbott, J., Tachibana, Y., Hori, M., Kamiya, K., ... Cohen-Adad, J. (2020). Multiple sclerosis lesions in motor tracts from brain to cervical cord: spatial distribution and correlation with disability. Brain, 143(7), 2089-2105. Lien externe
Paugam, F., Lefeuvre, J., Perone, C. S., Gros, C., Reich, D. S., Sati, P., & Cohen-Adad, J. (2019). Open-source pipeline for multi-class segmentation of the spinal cord with deep learning. Magnetic Resonance Imaging, 64, 21-27. Lien externe
