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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 An Tang. 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.
Amine Elforaici, M. E., Montagnon, E., Azzi, F., Trudel, D., Nguyen, B., Turcotte, S., Tang, A., & Kadoury, S. (mars 2022). Semi-Supervised Tumor Response Grade Classification from Histology Images of Colorectal Liver Metastases [Communication écrite]. 2022 IEEE 19th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2022), Kolkata, India (5 pages). Lien externe
Bilic, P., Christ, P., Li, H. B., Vorontsov, E., Ben-Cohen, A., Kaissis, G., Szeskin, A., Jacobs, C., Mamani, G. E. H., Chartrand, G., Lohöfer, F., Holch, J. W., Sommer, W., Hofmann, F., Hostettler, A., Lev-Cohain, N., Drozdzal, M., Amitai, M. M., Vivanti, R., ... Menze, B. (2023). The Liver Tumor Segmentation Benchmark (LiTS). Medical Image Analysis, 84, 102680 (24 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
Chartrand, G., Cheng, P. M., Vorontsov, E., Drozdzal, M., Turcotte, S., Pal, C. J., Kadoury, S., & Tang, A. (2017). Deep Learning: A Primer for Radiologists. RadioGraphics, 37(7), 2113-2131. Lien externe
Drozdzal, M., Chartrand, G., Vorontsov, E., Shakeri, M., Di Jorio, L., Tang, A., Romero, A., Bengio, Y., Pal, C. J., & Kadoury, S. (2018). Learning normalized inputs for iterative estimation in medical image segmentation. Medical Image Analysis, 44, 1-13. Lien externe
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
Elforaici, M. E. A., Azzi, F., Trudel, D., Nguyen, B., Montagnon, E., Tang, A., Turcotte, S., & Kadoury, S. (mai 2024). Cell-Level GNN-Based Prediction of Tumor Regression Grade in Colorectal Liver Metastases From Histopathology Images [Communication écrite]. 21st IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2024), Athens, Greece (5 pages). Lien externe
Gotra, A., Sivakumaran, L., Chartrand, G., Vu, K.-N., Vandenbroucke-Menu, F., Kauffmann, C., Kadoury, S., Gallix, B., de Guise, J. A., & Tang, A. (2017). Liver segmentation: indications, techniques and future directions. Insights into Imaging, 8(4), 377-392. Disponible
Gérard, M., Michaud, F., Bigot, A., Tang, A., Soulez, G., & Kadoury, S. (2017). Geometric modeling of hepatic arteries in 3D ultrasound with unsupervised MRA fusion during liver interventions. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, 12(6), 961-972. Lien externe
Li, N., Fei, P., Tous, C., Rezaei Adariani, M., Hautot, M.-L., Ouedraogo, I., Hadjadj, A., Dimov, I. P., Zhang, Q., Lessard, S., Nosrati, Z., Ng, C. N., Saatchi, K., Häfeli, U. O., Tremblay, C., Kadoury, S., Tang, A., Martel, S., & Soulez, G. (2024). Human-scale navigation of magnetic microrobots in hepatic arteries. Science Robotics, 9(87), 8702. Lien externe
Li, N., Tous, C., Dimov, I. P., Fei, P., Zhang, Q., Lessard, S., Moran, G., Jin, N., Kadoury, S., Tang, A., Martel, S., & Soulez, G. (2023). Design of a Patient-Specific Respiratory-Motion-Simulating Platform for In Vitro 4D Flow MRI. Annals of Biomedical Engineering, 51(5), 1028-1039. Lien externe
Li, N., Tous, C., Dimov, I. P., Fei, P., Zhang, Q., Lessard, S., Tang, A., Martel, S., & Soulez, G. (2023). Design of a Low-cost, Self-adaptive and MRI-compatible Cardiac Gating System. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 70(11), 3126-3136. Lien externe
Li, N., Tous, C., Dimov, I. P., Cadoret, D., Fei, P., Majedi, Y., Lessard, S., Nosrati, Z., Saatchi, K., Hafeli, U., Tang, A., Kadoury, S., Martel, S., & Soulez, G. (2022). Quantification and 3D localization of magnetically navigated superparamagnetic particles using MRI in phantom and swine chemoembolization models. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 69(8), 2616-2627. Lien externe
Montagnon, E., Cerny, M., Hamilton, V., Derennes, T., Ilinca, A., Elforaici, M. E. A., Jabbour, G., Rafie, E., Wu, A., Perdigon Romero, F., Cadrin-Chênevert, A., Kadoury, S., Turcotte, S., & Tang, A. (2024). Radiomics analysis of baseline computed tomography to predict oncological outcomes in patients treated for resectable colorectal cancer liver metastasis. PLOS ONE, 19(9), 0307815 (17 pages). Lien externe
Mansour, R., Vazquez Romaguera, L., Huët, C., Bentridi, A., Vu, K.-N., Billiard, J.-S., Gilbert, G., Tang, A., & Kadoury, S. (2022). Abdominal motion tracking with free-breathing XD-GRASP acquisitions using spatio-temporal geodesic trajectories. Medical and Biological Engineering and Computing, 60(2), 583-598. Lien externe
Mansour, R., Vazquez Romaguera, L., Huët, C., Bentridi, A., Vu, K.N., Billiard, J.-S., Gilbert, G., Tang, A., & Kadoury, S. (2022). Correction to: Abdominal motion tracking with freebreathing XDGRASP acquisitions using spatiotemporal geodesic trajectories. Medical and Biological Engineering and Computing, 60(4), 1223-1223. Lien externe
Montagnon, E., Cerny, M., Cadrin-Chênevert, A., Hamilton, V., Derennes, T., Ilinca, A., Vandenbroucke-Menu, F., Turcotte, S., Kadoury, S., & Tang, A. (2020). Deep learning workflow in radiology: a primer. Insights into Imaging, 11(22), 15 pages. Lien externe
Mansour, R., Thibodeau Antonacci, A., Bilodeau, L., Vazquez Romaguera, L., Cerny, M., Huët, C., Gilbert, G., Tang, A., & Kadoury, S. (2020). Impact of temporal resolution and motion correction for dynamic contrast-enhanced MRI of the liver using an accelerated golden-angle radial sequence. Physics in Medicine and Biology, 65(8), 16 pages. Lien externe
Maaref, A., Romero, F. P., Montagnon, E., Cerny, M., Nguyen, B., Vandenbroucke, F., Soucy, G., Turcotte, S., Tang, A., & Kadoury, S. (2020). Predicting the Response to FOLFOX-Based Chemotherapy Regimen from Untreated Liver Metastases on Baseline CT: a Deep Neural Network Approach. Journal of Digital Imaging, 33(4), 937-945. Lien externe
Michaud, F., Li, N., Plantefève, R., Nosrati, Z., Tremblay, C., Saatchi, K., Moran, G., Bigot, A., Häfeli, U. O., Kadoury, S., Tang, A., Perreault, P., Martel, S., & Soulez, G. (2019). Selective embolization with magnetized microbeads using magnetic resonance navigation in a controlled-flow liver model. Medical Physics, 46(2), 789-799. Lien externe
Plantefève, R., Kadoury, S., Tang, A., & Peterlík, I. (septembre 2017). Robust Automatic Graph-Based Skeletonization of Hepatic Vascular Trees [Communication écrite]. 6th Joint International Workshops on Computing and Visualization for Intravascular Imaging and Computer Assisted Stenting (CVII-STENT 2017) and 2nd International Workshop on Large-Scale Annotation of Biomedical Data and Expert Label Synthesis (LABELS 2017, Québec City, QC, Canada. Lien externe
Romero, F. P., Diler, A., Bisson-Gregoire, G., Turcotte, S., Lapointe, R., Vandenbroucke-Menu, F., Tang, A., & Kadoury, S. (avril 2019). End-to-end discriminative deep network for liver lesion classification [Communication écrite]. 16th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2019), Venice, Italy. Lien externe
Romero, F. P., Tang, A., & Kadoury, S. (avril 2019). Multi-level batch normalization in deep networks for invasive ductal carcinoma cell discrimination in histopathology images [Communication écrite]. 16th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2019), Venice, Italy. Lien externe
Saber, R., Henault, D., Messaoudi, N., Rebolledo, R., Montagnon, E., Soucy, G., Stagg, J., Tang, A., Turcotte, S., & Kadoury, S. (2023). Radiomics using computed tomography to predict CD73 expression and prognosis of colorectal cancer liver metastases. Journal of Translational Medicine, 21(1), 16 pages. Disponible
Saber, R., Henault, D., Vorontsov, E., Montagnon, E., Tang, A., Turcotte, S., & Kadoury, S. (février 2022). Prediction of CD3 T-cell infiltration status in colorectal liver metastases: a radiomics-based imaging biomarker [Communication écrite]. Medical Imaging 2022: Computer-Aided Diagnosis, San Diego, CA, USA (7 pages). Lien externe
Svecic, A., Mansour, R., Tang, A., & Kadoury, S. (2021). Prediction of post transarterial chemoembolization MR images of hepatocellular carcinoma using spatio-temporal graph convolutional networks. PLOS ONE, 16(12), 22 pages. Lien externe
Thériault-Lauzier, P., Cobin, D., Tastet, O., Langlais, É. L., Taji, B., Kang, G., Chong, A.-Y., So, D., Tang, A., Gichoya, J. W., Chandar, S., Déziel, P.-L., Hussin, J. G., Kadoury, S., & Avram, R. (2024). A responsible framework for applying artificial intelligence on medical images and signals at the point-of-care: the PACS-AI platform. Canadian Journal of Cardiology, 025 (39 pages). Lien externe
Tous, C., Li, N., Dimov, I. P., Kadoury, S., Tang, A., Häfeli, U. O., Nosrati, Z., Saatchi, K., Moran, G., Couch, M. J., Martel, S., Lessard, S., & Soulez, G. (2021). Navigation of Microrobots by MRI: Impact of Gravitational, Friction and Thrust Forces on Steering Success. Annals of Biomedical Engineering, 49(12), 3724-3736. Lien externe
Thibodeau-Antonacci, A., Petitclerc, L., Gilbert, G., Bilodeau, L., Olivie, D., Cerny, M., Castel, H., Turcotte, S., Huet, C., Perreault, P., Soulez, G., Chagnon, M., Kadoury, S., & Tang, A. (2019). Dynamic contrast-enhanced MRI to assess hepatocellular carcinoma response to Transarterial chemoembolization using LI-RADS criteria: A pilot study. Magnetic Resonance Imaging, 62, 78-86. Lien externe
Vianna, P., Kulbay, M., Boustros, P., Calce, S.-I., Larocque-Rigney, C., Patry-Beaudoin, L., Luo, Y. H., Chaudary, M., Kadoury, S., Nguyen, B., Montagnon, E., Belilovsky, E., Wolf, G., Chassé, M., Tang, A., & Cloutier, G. (septembre 2023). Automated liver segmentation and steatosis grading using deep learning on B-mode ultrasound images [Communication écrite]. IEEE International Ultrasonics Symposium (IUS 2023), Montreal, Qc, Canada (4 pages). Lien externe
Vianna, P., Calce, S.-I., Boustros, P., Larocque-Rigney, C., Patry-Beaudoin, L., Luo, Y. H., Aslan, E., Marinos, J., Alamri, T. M., Vu, K.-N., Murphy-Lavallée, J., Billiard, J.-S., Montagnon, E., Li, H., Kadoury, S., Nguyen, B. N., Gauthier, S., Therien, B., Rish, I., ... Tang, A. (2023). Comparison of Radiologists and Deep Learning for US Grading of Hepatic Steatosis. Radiology, 309(1), e230659 (10 pages). Lien externe
Vorontsov, E., Cerny, M., Régnier, P., Di Jorio, L., Pal, C. J., Lapointe, R., Vandenbroucke-Menu, F., Turcotte, S., Kadoury, S., & Tang, A. (2019). Deep learning for automated segmentation of liver lesions at cCT in patients with colorectal cancer liver metastases. Radiology: Artificial Intelligence, 1(2), 180014. Lien externe
Vorontsov, E., Tang, A., Pal, C. J., & Kadoury, S. (avril 2018). Liver lesion segmentation informed by joint liver segmentation [Communication écrite]. 15th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018), Washington, D.C.. Lien externe
Webster, R. J., Yaniv, Z. R., Gérard, M., Tang, A., Badoual, A., Michaud, F., Bigot, A., Soulez, G., & Kadoury, S. (février 2016). Visualization of hepatic arteries with 3D ultrasound during intra-arterial therapies [Communication écrite]. Medical Imaging 2016: Image-Guided Procedures, Robotic Interventions, and Modeling, San Diego, California. Lien externe
