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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.
Ouellette, R., Mangeat, G., Polyak, I., Warntjes, M., Forslin, Y., Bergendal, Å., Plattén, M., Uppman, M., Treaba, C. A., Cohen-Adad, J., Piehl, F., Kristoffersen Wiberg, M., Fredrikson, S., Mainero, C., & Granberg, T. (2020). Validation of rapid magnetic resonance myelin imaging in multiple sclerosis. Movement Disorders, 87(5), 710-724. Disponible
Mangeat, G., Ouellette, R., Wabartha, M., De Leener, B., Plattén, M., Karrenbauer, V. D., Warntjes, M., Stikov, N., Mainero, C., Cohen-Adad, J., & Granberg, T. (2020). Machine Learning and Multiparametric Brain MRI to Differentiate Hereditary Diffuse Leukodystrophy with Spheroids from Multiple Sclerosis. Journal of Neuroimaging, 30(5), 674-682. Lien externe
Chougar, L., Hagiwara, A., Takano, N., Andica, C., Cohen-Adad, J., Warntjes, M., Maekawa, T., Hori, M., Koshino, S., Nakazawa, M., Abe, O., & Aoki, S. (2020). Signal Intensity within Cerebral Venous Sinuses on Synthetic MRI. Magnetic Resonance in Medical Sciences, 19(1), 56-63. Lien externe
Mangeat, G., De Leener, B., Karrenbauer, V. D., Warntjes, M., Stikov, N., Mainero, C., Cohen-Adad, J., & Granberg, T. (avril 2017). Fast multivariate relaxometry can differentiate neurodegenerative disease processes and phenotypes [Communication écrite]. ISMRM 25th annual meeting & Exhibition, Honolulu, Hawai. Lien externe
Mangeat, G., Ouellette, R., Warntjes, M., Plattén, M., Engström Nordin, L., Stikov, N., Granberg, T., & Cohen-Adad, J. (juin 2018). Accuracy and precision of synthetic MRI [Affiche]. Joint annual meeting ISMRM - ESMRMB, Paris, France. Lien externe
Mangeat, G., Ouellette, R., Wabartha, M., Karrenbauer, V. D., Stikov, N., Warntjes, M., Mainero, C., Cohen-Adad, J., & Granberg, T. (juin 2018). Machine learning and rapid multi-parametric relaxometry can differentiate demyelinating disorders with high accuracy [Affiche]. Joint annual meeting ISMRM - ESMRMB, Paris, France. Lien externe
