 | Monter d'un niveau |
Réseau de collaborationCe graphique trace les liens entre tous les collaborateurs des publications de {} 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.
Gros, C., Lemay, A., Vincent, O., Rouhier, L., Bourget, M.-H., Bucquet, A., Cohen, P., & Cohen-Adad, J. (2021). Ivadomed : a medical imaging deep learning toolbox. Journal of Open Source Software, 6(58), 5 pages. Lien externe
Azad, R., Rouhier, L., & Cohen-Adad, J. (septembre 2021). Stacked Hourglass Network with a Multi-level Attention Mechanism: Where to Look for Intervertebral Disc Labeling [Communication écrite]. 12th International Workshop on Machine Learning in Medical Imaging (MLMI 2021). Lien externe
Rouhier, L. (2020). Prognosis for Degenerative Cervical Myelopathy: A Computer Learning Approach on the AOspine Database [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal]. Disponible
Rouhier, L., Parizet, M., Ali Akbar, M., Weber, M., Fehlings, M., & Cohen-Adad, J. (mai 2019). Deep learning for prognosis in degenerative cervical myelopathy [Communication écrite]. ISMRM 27th Annual Meeting & Exhibition, Montréal, QC, Canada. Lien externe
AskariHemmat Hossein, M., Savaria, Y., Jean-Pierre, D., Honari, S., Perone, C., Rouhier, L., & Cohen-Adad, J. (octobre 2019). Fixed-point u-net quantization for medical image segmentation [Communication écrite]. 22nd International Conference on Medical Image Computing & Computer Assisted Intervention (MICCAI 2019), Shenzhen, China. Non disponible
AskariHemmat, M.H., Honari, S., Rouhier, L., Perone, C. S., Cohen-Adad, J., Savaria, Y., & David, J. P. (octobre 2019). U-net fixed-point quantization for medical image segmentation [Communication écrite]. 1st International Workshop on Hardware Aware Learning for Medical Imaging and Computer Assisted Intervention (HAL-MICCAI 2019), Shenzhen, China. Lien externe
