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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.
Gazda, M., Drotár, P., Vazquez Romaguera, L., & Kadoury, S. (avril 2023). End-To-End Deformable Attention Graph Neural Network for Single-View Liver Mesh Reconstruction [Communication écrite]. 20th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2023), Cartagena, Colombia (5 pages). Lien externe
Mansour, R., Vazquez Romaguera, L., Huët, C., Bentridi, A., Vu, K.-N., Billiard, J.-S., Gilbert, G., Tang, A., & Kadoury, S. (2022). Abdominal motion tracking with free-breathing XD-GRASP acquisitions using spatio-temporal geodesic trajectories. Medical and Biological Engineering and Computing, 60(2), 583-598. Lien externe
Mansour, R., Vazquez Romaguera, L., Huët, C., Bentridi, A., Vu, K.N., Billiard, J.-S., Gilbert, G., Tang, A., & Kadoury, S. (2022). Correction to: Abdominal motion tracking with freebreathing XDGRASP acquisitions using spatiotemporal geodesic trajectories. Medical and Biological Engineering and Computing, 60(4), 1223-1223. Lien externe
Mezheritsky, T., Vazquez Romaguera, L., Le, W. L., & Kadoury, S. (2022). Population-based 3D respiratory motion modelling from convolutional autoencoders for 2D ultrasound-guided radiotherapy. Medical Image Analysis, 75, 102260 (14 pages). Lien externe
Mezheritsky, T., Vazquez Romaguera, L., & Kadoury, S. (avril 2020). 3D Ultrasound Generation from Partial 2D Observations Using Fully Convolutional and Spatial Transformation Networks [Communication écrite]. 17th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2020), Iowa City, IA. Lien externe
Mansour, R., Thibodeau Antonacci, A., Bilodeau, L., Vazquez Romaguera, L., Cerny, M., Huët, C., Gilbert, G., Tang, A., & Kadoury, S. (2020). Impact of temporal resolution and motion correction for dynamic contrast-enhanced MRI of the liver using an accelerated golden-angle radial sequence. Physics in Medicine and Biology, 65(8), 16 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
Romaguera, T. V., Vazquez Romaguera, L., Piñol, D. C., & Seisdedos, C. R. V. (2021). Pupil Center Detection Approaches: A Comparative Analysis. Computacion Y Sistemas, 25(1), 67-81. Lien externe
Thibeault, S., Vazquez Romaguera, L., & Kadoury, S. (octobre 2024). Conditional 4D Motion Diffusion Models with Masked Observations to Forecast Deformations [Communication écrite]. 27th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2024), Marrakesh, Morocco. Lien externe
Vazquez Romaguera, L., Alley, S., Carrier, J.-F., & Kadoury, S. (2023). Conditional-based Transformer network with learnable queries for 4D deformation forecasting and tracking. IEEE Transactions on Medical Imaging, 42(6), 1603-1618. Lien externe
Vazquez Romaguera, L. (2021). Image-Based Analysis and Modelling of Respiratory Motion Using Deep Learning Techniques [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible
Vazquez Romaguera, L., Mezheritsky, T., & Kadoury, S. (septembre 2021). Personalized Respiratory Motion Model Using Conditional Generative Networks for MR-Guided Radiotherapy [Communication écrite]. 24th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2021). Lien externe
Vazquez Romaguera, L., Mezheritsky, T., Mansour, R., Tanguay, W., & Kadoury, S. (2021). Predictive online 3D target tracking with population-based generative networks for image-guided radiotherapy. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, 16(7), 1213-1225. Lien externe
Vazquez Romaguera, L., Mezheritsky, T., Mansour, R., Carrier, J.-F., & Kadoury, S. (2021). Probabilistic 4D predictive model from in-room surrogates using conditional generative networks for image-guided radiotherapy. Medical Image Analysis, 74, 102250 (17 pages). Lien externe
Vazquez Romaguera, L., Plantefève, R., Romero, F. P., Hébert, F., Carrier, J.-F., & Kadoury, S. (2020). Prediction of in-plane organ deformation during free-breathing radiotherapy via discriminative spatial transformer networks. Medical Image Analysis, 64, 14 pages. Lien externe
Vazquez Romaguera, L., Plantefève, R., & Kadoury, S. (février 2019). Quantitative analysis of 4D MR volume reconstruction methods from dynamic slice acquisitions [Communication écrite]. SPIE Medical Imaging 2019 : Image-Guided Procedures, Robotic Interventions, and Modeling (MI2019), San Diego, California, United States (6 pages). Lien externe
