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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.
Banerjee, R., Kaptan, M., Tinnermann, A., Khatibi, A., Dabbagh, A., Buechel, C., Kündig, C. W., Law, C., Pfyffer, D., Lythgoe, D. J., Tsivaka, D., Van De Ville, D., Eippert, F., Muhammad, F., Glover, G. H., Dávid, G., Haynes, G., Haaker, J., Brooks, J. C. W., ... Cohen-Adad, J. (mai 2025). EPISeg: Automatic Segmentation of Spinal Cord fMRI Data [Communication écrite]. ISMRM & ISMRT Annual Meeting (ISMRM-ISMRT 2025), Honolulu, Hawaii, USA. Publié dans Proceedings of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine, Scientific Meeting and Exhibition. Lien externe
Banerjee, R., Kaptan, M., Tinnermann, A., Khatibi, A., Dabbagh, A., Büchel, C., Kündig, C. W., Law, C. S., Pfyffer, D., Lythgoe, D. J., Tsivaka, D., Van De Ville, D., Eippert, F., Muhammad, F., Glover, G. H., Dávid, G., Haynes, G., Haaker, J., Brooks, J. C., ... Cohen-Adad, J. (2025). EPISeg: Automated segmentation of the spinal cord on echo planar images using open-access multi-center data. Imaging Neuroscience, 30 pages. Lien externe
Gros, C., De Leener, B., Badji, A., Maranzano, J., Eden, D., Dupont, S. M., Talbott, J., Zhuoquiong, R., Liu, Y., Granberg, T., Ouellette, R., Tachibana, Y., Hori, M., Kamiya, K., Chougar, L., Stawiarz, L., Hillert, J., Bannier, É., Kerbrat, A., ... Cohen-Adad, J. (2019). Automatic segmentation of the spinal cord and intramedullary multiple sclerosis lesions with convolutional neural networks. NeuroImage, 184, 901-915. Lien externe
Khatibi, A., Vahdat, S., Lungu, O., Finsterbusch, J., Büchel, C., Cohen-Adad, J., Marchand-Pauvert, V., & Doyon, J. (2022). Brain-spinal cord interaction in long-term motor sequence learning in human: An fMRI study. NeuroImage, 253, 11 pages. Lien externe
Landelle, C., Lungu, O., Vahdat, S., Kavounoudias, A., Marchand-Pauvert, V., De Leener, B., & Doyon, J. (2021). Investigating the human spinal sensorimotor pathways through functional magnetic resonance imaging. NeuroImage, 245, 118684. Disponible
Vahdat, S., Khatibi, A., Lungu, O., Finsterbusch, J., Büchel, C., Cohen-Adad, J., Marchand-Pauvert, V., & Doyon, J. (2020). Resting-state brain and spinal cord networks in humans are functionally integrated. Plos Biology, 18(7), e3000789 (22 pages). Lien externe
Vahdat, S., Lungu, O., Cohen-Adad, J., Marchand-Pauvert, V., Benali, H., & Doyon, J. (2015). Simultaneous Brain–Cervical Cord fMRI Reveals Intrinsic Spinal Cord Plasticity during Motor Sequence Learning. PLOS Biology, 13(6). Disponible
