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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.
Bou Assi, E., Rihana, S., Nguyen, D. K., & Sawan, M. (2019). Effective connectivity analysis of iEEG and accurate localization of the epileptogenic focus at the onset of operculo-insular seizures. Epilepsy Research, 152, 42-51. Lien externe
Bou Assi, E., Gagliano, L., Rihana, S., Nguyen, D. K., & Sawan, M. (2018). Bispectrum features and multilayer perceptron classifier to enhance seizure prediction. Scientific Reports, 8(1). Disponible
Bou Assi, E., Nguyen, D. K., Rihana, S., & Sawan, M. (octobre 2017). Refractory epilepsy: Localization, detection, and prediction [Communication écrite]. 12th IEEE International Conference on ASIC (ASICON 2017), Guiyang, China. Lien externe
Bou Assi, E., Nguyen, D. K., Rihana, S., & Sawan, M. (2017). Towards accurate prediction of epileptic seizures: A review. Biomedical Signal Processing and Control, 34, 144-157. Lien externe
Bou Assi, E., Sawan, M., Nguyen, D. K., & Rihana, S. (octobre 2016). A 2D clustering approach investigating inter-hemispheric seizure flow by means of a directed transfer function [Communication écrite]. 3rd Middle East Conference on Biomedical Engineering (MECBME 2016), Beirut, Lebanon. Lien externe
Bou Assi, E., Sawan, M., Nguyen, D. K., & Rihana, S. (octobre 2015). A hybrid mRMR-genetic based selection method for the prediction of epileptic seizures [Communication écrite]. 11th IEEE Biomedical Circuits and Systems Conference (BioCAS 2015), Atlanta, GA, United states (4 pages). Lien externe
Bou Assi, E., Rihana, S., & Sawan, M. (août 2014). Kmeans-ICA based automatic method for ocular artifacts removal in a motorimagery classification [Communication écrite]. 36th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC 2014), Chicago, Illinois. Lien externe
Gagliano, L., Bou Assi, E., Nguyen, D. K., Rihana, S., & Sawan, M. (2018). Bilateral preictal signature of phase-amplitude coupling in canine epilepsy. Epilepsy Research, 139, 123-128. Lien externe
Saber, R., & Rihana, S. (2025). A Classification-Based Blood–Brain Barrier Model: A Comparative Approach. Pharmaceuticals, 18(6), 773 (11 pages). Disponible
