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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.
Alley, S., Tonneau, M., Olivié, D., Tempany, C. M., Choyke, P. L., Türkbey, B., van der Heide, U. A., Ellis, R. J., Kadoury, S., Boike, T., Daniel Pennington, J., Frazier, A., Lawton, C. A., Leong, N., Mihai, A., Morgan, S. C., Solanki, A. A., Michalski, J. M., Feng, F. Y., ... Ménard, C. (2025). Assessing Quality and Adherence to PI‐RADSv2.1 Minimum Technical Standards of Prostate MRI in NRG‐GU005. Journal of Magnetic Resonance Imaging, 11 pages. Lien externe
Ouraou, E., Tonneau, M., Le, W., Filion, É., Campeau, M.-P., Vu, T., Doucet, R., Bahig, H., & Kadoury, S. (2025). Predicting early stage lung cancer recurrence and survival from combined tumor motion amplitude and radiomics on free‐breathing 4D‐CT. Medical Physics, 52(3), 1926-1940. Disponible
Alley, S., Tonneau, M., Olivié, D., Tempany-Afdhal, C. M., Choyke, P. L., Turkbey, B. I., Van Der Heide, U., Ellis, R. J., Boike, T. P., Pennington, D., Frazier, A., Lawton, C. A. F., Leong, N., Mihai, A. M., Morgan, S. C., Solanki, A. A., Michalski, J. M., Feng, F. Y., Sandler, H., ... Kadoury, S. (février 2025). Assessing the impact of a pre-processing pipeline on a tumor localization model in prostate MRI within a large multi-institutional dataset (NRG-GU005) [Communication écrite]. SPIE Medical Imaging, San Diego, CA, USA (3 pages). Lien externe
Saber, R., Tonneau, M., Bahig, S., Malo, J., Belkaïd, W., Messaoudene, M., Bouchard, N., Coulombe, F., Joubert, P., Bahig, H., Turcotte, S., Routy, B., & Kadoury, S. (mai 2024). Feature Tokenizer-Transformers with Self-Training for The Prediction of PD-L1 Expression of Non-Small Cell Lung Cancer from CT [Communication écrite]. 21st IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2024), Athens, Greece (5 pages). Lien externe
Ouraou, E., Vazquez Romaguera, L., Tonneau, M., Bahig, H., & Kadoury, S. (février 2023). Prediction of free-breathing 4DCT lung deformation using probabilistic motion auto-encoders [Communication écrite]. Medical Imaging 2023: Image-Guided Procedures, Robotic Interventions, and Modeling, San Diego, CA, USA (7 pages). Lien externe
