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Thong, W., Kadoury, S., Piche, N., & Pal, C. J. (2018). Convolutional networks for kidney segmentation in contrast-enhanced CT scans. Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering-Imaging and Visualization, 6(3), 277-282. Lien externe
Thong, W., Parent, S., Wu, J., Aubin, C.-É., Labelle, H., & Kadoury, S. (2016). Three-dimensional morphology study of surgical adolescent idiopathic scoliosis patient from encoded geometric models. European Spine Journal, 25(10), 3104-3113. Lien externe
Ullmann, E., Pelletier Paquette, J. F., Thong, W., & Cohen-Adad, J. (2014). Automatic labeling of vertebral levels using a robust template-based approach. International Journal of Biomedical Imaging, 2014, 1-9. Disponible
Cohen-Adad, J., De Leener, B., Benhamou, M., Cadotte, D., Fleet, D., Cadotte, A., Fehlings, M. G., Pelletier Paquette, J. F., Thong, W., Taso, M., Collins, D. L., Callot, V., & Fonov, V. (juin 2014). Spinal cord toolbox : an open-source framework for processing spinal cord MRI data [Communication écrite]. 20th Annual Meeting of OHBM, Hamburg, Germany. Lien externe
Thong, W. (2015). Apprentissage de représentations pour la classification d'images biomédicales [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal]. Disponible
Thong, W., Labelle, H., Shen, J., Parent, S., & Kadoury, S. (2015). Stacked Auto-encoders for Classification of 3D Spine Models in Adolescent Idiopathic Scoliosis. Dans Yao, J., Glocker, B., Klinder, T., & Li, S. (édit.), Recent Advances in Computational Methods and Clinical Applications for Spine Imaging (p. 13-25). Lien externe