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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.
Tavera, H., Sheehy, G., Orsini, P., Bismuth, J., de Denus-Baillargeon, M.-M., Massabki, M., Masson, J.-F., & Leblond, F. (2025). Experimental method to assess depth sensing limits of inelastic scattering measurements using spatial-offset Raman spectroscopy imaging. Journal of Biomedical Optics, 30(S3), S34108 (15 pages). Lien externe
Tavera, H. (2025). Développement d'une méthode d'imagerie utilisant la spectroscopie Raman spatialement décalée afin de détecter la signature moléculaire de tissus biologiques [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal]. Disponible
Daoust, F., Dallaire, F., Tavera, H., Ember, K., Guiot, M.-C., Petrecca, K., & Leblond, F. (2025). Preliminary study demonstrating cancer cells detection at the margins of whole glioblastoma specimens with Raman spectroscopy imaging. Scientific Reports, 15, 6453 (15 pages). Disponible
Leblond, F., Dallaire, F., Ember, K., Le Moël, A., Blanquez-Yeste, V., Tavera, H., Sheehy, G., Trang, T., Guiot, M.-C., Weil, A. G., Dudley, R., Hadjipanayis, C. G., & Petrecca, K. (2025). Quantitative assessment of the generalizability of a brain tumor Raman spectroscopy machine learning model to various tumor types including astrocytoma and oligodendroglioma [Commentaire ou lettre]. Journal of Biomedical Optics, 30(1), 010501 (7 pages). Disponible
David, S., Tavera, H., Tran, T., Dallaire, F., Daoust, F., Tremblay, F., Richer, L., Meterissian, S., & Leblond, F. (2024). Macroscopic inelastic scattering imaging using a hyperspectral line-scanning system identifies invasive breast cancer in lumpectomy and mastectomy specimens. Journal of Biomedical Optics, 29(6), 065004 (16 pages). Disponible
Daoust, F., Tavera, H., Dallaire, F., Orsini, P., Savard, K., Bismuth, J., McKoy, P., Veilleux, I., Petrecca, K., & Leblond, F. (2023). A clinical Raman spectroscopy imaging system and safety requirements for in situ intraoperative tissue characterization. Analyst, 148(9), 1991-2001. Lien externe
Orsini, P., Desroches, J., Daoust, F., Tavera, H., Dallaire, F., Savard, K., Bismuth, J., McKoy, P., Veilleux, I., Petrecca, K., & Leblond, F. (janvier 2023). Raman macroscopic imaging system for intraoperative brain cancer detection [Communication écrite]. SPIE BiOS 2023, San Francisco, California. Lien externe
