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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.
Elforaici, M. E. A., Montagnon, E., Romero, F. P., Le, W. T., Azzi, F., Trudel, D., Nguyen, B., Turcotte, S., Tang, A., & Kadoury, S. (2025). Semi-supervised ViT knowledge distillation network with style transfer normalization for colorectal liver metastases survival prediction. Medical Image Analysis, 99, 103346 (16 pages). Lien externe
Le, W. T., Vorontsov, E., Romero, F. P., Seddik, L., Elsharief, M. M., Nguyen-Tân, P. F., Roberge, D., Bahig, H., & Kadoury, S. (2022). Cross-institutional outcome prediction for head and neck cancer patients using self-attention neural networks. Scientific Reports, 12(1), 17 pages. Lien externe
Cheng, P. M., Montagnon, E., Yamashita, R., Pan, I., Cadrin-Chênevert, A., Romero, F. P., Chartrand, G., Kadoury, S., & Tang, A. (2021). Deep Learning: An Update for Radiologists. RadioGraphics, 41(5), 1427-1445. Lien externe
Vazquez Romaguera, L., Plantefève, R., Romero, F. P., Hébert, F., Carrier, J.-F., & Kadoury, S. (2020). Prediction of in-plane organ deformation during free-breathing radiotherapy via discriminative spatial transformer networks. Medical Image Analysis, 64, 14 pages. Lien externe
Romero, F. P., David, J. P., & Cohen-Adad, J. (août 2018). Vertebral labeling on MRI using deep learning techniques [Résumé]. NeuroInformatics 2018, Montréal, Qc, Canada. Lien externe
