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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.
Enamundram, M. V. N. K., Bédard, S., Valošek, J., Aigner, C. S., Bannier, E., Bednařík, J., Callot, V., Combes, A., Curt, A., David, G., Eippert, F., Farner, L., G. Fehlings, M., Freund, P., Granberg, T., Granziera, C., Horn, U., Horák, T., Humphreys, S., ... Cohen-Adad, J. (2026). Monitoring morphometric drift in lifelong learning segmentation of the spinal cord. Imaging Neuroscience, 40 pages. Lien externe
Laines Medina, N. J., Mchinda, S., Testud, B., Demortière, S., Chen, M., Nair, G., Reich, D., Granziera, C., Tsagkas, C., Callot, V., & Cohen-Adad, J. (2025). Automatic Multiple Sclerosis Lesion Segmentation in the Spinal Cord on 3T and 7T MP2RAGE images. Proceedings on CD-ROM - International Society for Magnetic Resonance in Medicine. Scientific Meeting and Exhibition/Proceedings of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine, Scientific Meeting and Exhibition. Présentée à ISMRM & ISMRT Annual Meeting (ISMRM-ISMRT 2025), Honolulu, Hawaii, USA. Lien externe
Warszawer, Y., Molinier, N., Valošek, J., Shirbint, E., Benveniste, P.-L., Granberg, T., Ouellette, R., Tsagkas, C., Callot, V., Mohamed, F. B., Bednařík, J., O'Grady, K. P., Achiron, A., & Cohen-Adad, J. (2025). TotalSpineSeg: Robust Spine Segmentation and Labeling Across Multiple MRI Contrasts. Proceedings on CD-ROM - International Society for Magnetic Resonance in Medicine. Scientific Meeting and Exhibition/Proceedings of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine, Scientific Meeting and Exhibition. Présentée à ISMRM & ISMRT Annual Meeting (ISMRM-ISMRT 2025), Honolulu, Hawaii, USA. Lien externe
Benveniste, P.-L., Letourneau-Guillon, L., Chougar, L., Araujo, D., Lee, L. E., Prat, A., Vavasour, Z., Tam, R., Traboulsee, A., Kolind, S., Oh, J., Chen, M., Tsagkas, C., Granziera, C., Laines Medina, N. J., Muhlau, M., Kirschke, J., McGinnis, J., Reich, D., ... Cohen-Adad, J. (2025). Investigations on the mitigation of 'noisy labels' for the automatic segmentation of MS lesions in the spinal cord. Multiple Sclerosis Journal, 31(3, S), 601-603. Présentée à Congress of the European Committee for Treatment and Research in Multiple Sclerosis (ECTRIMS 2025), Barcelona, Spain. Lien externe
Bédard, S., Enamundram, M. V. N. K., Tsagkas, C., Pravatà, E., Granziera, C., Smith, A. C., Weber, K. A., & Cohen-Adad, J. (2025). Towards contrast-agnostic soft segmentation of the spinal cord. Medical Image Analysis, 101, 103473-103473. Lien externe
