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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.
Touati, R., & Kadoury, S. (2025). Structure-Based Diffusion Model for CT Synthesis from MR Images for Radiotherapy Treatment Planning. [Résumé]. Medical Physics, 52(10), 747-478. Présentée à 67th Annual Meeting and Exhibition of the American Association of Physicists in Medicine (AAPM 2025), Washington, DC, USA. Lien externe
Touati, R., & Kadoury, S. (juillet 2025). Structural Guidance in Stacked Generative Diffusion Model: Synthesizing Head and Neck CT from MRI in Radiotherapy Planning [Communication écrite]. 47th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC 2025), Copenhagen, Denmark (6 pages). Lien externe
Touati, R., Le, W. T., & Kadoury, S. (2024). Multi-planar dual adversarial network based on dynamic 3D features for MRI-CT head and neck image synthesis. Physics in Medicine & Biology, 69(15), 155012 (36 pages). Disponible
Touati, R., & Kadoury, S. (2023). Bidirectional feature matching based on deep pairwise contrastive learning for multiparametric MRI image synthesis. Physics in Medicine & Biology, 68(12), 125010 (16 pages). Lien externe
Touati, R., & Kadoury, S. (2023). A least square generative network based on invariant contrastive feature pair learning for multimodal MR image synthesis. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, 18(6), 971-979. Lien externe
Touati, R., Le, W. T., & Kadoury, S. (2021). A feature invariant generative adversarial network for head and neck MRI/CT image synthesis. Physics in Medicine and Biology, 66(9), 18 pages. Lien externe
