Documents dont l'auteur est "Rauby, Brice"
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Un 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.
B
Bourquin, C., Porée, J., Rauby, B., Perrot, V. G., Ghigo, N., Belgharbi, H., Bélanger, S., Ramos-Palacios, G., Cortes, N., Ladret, H., Ikan, L., Casanova, C., Lesage, F., & Provost, J. (2024). Quantitative pulsatility measurements using 3D dynamic ultrasound localization microscopy. Physics in Medicine and Biology, 69(4), 045017 (14 pages). Disponible
Bourquin, C., Perrot, V., Porée, J., Rauby, B., Ghigo, N., Xing, P., Belgharbi, H., Bélanger, S., Cortés, N., Ladret, H., Ikan, L., Casanova, C., Lesage, F., & Provost, J. (mai 2023). La microscopie de localisation ultrasonore dynamique : une nouvelle méthode d'imagerie pour détecter les signes précurseurs de démence [Présentation]. Dans 90e Congrès de l'ACFAS (ACFAS 2023), Montréal, QC. Lien externe
K
Kantor, C. A., Boussioux, L., Rauby, B., & Talbot, H. (février 2021). Over-MAP: Structural Attention Mechanism and Automated Semantic Segmentation Ensembled for Uncertainty Prediction [Communication écrite]. AAAI Conference on Artificial Intelligence. Publié dans Proceedings of the ... AAAI Conference on Artificial Intelligence, 35(17). Lien externe
L
Leconte, A., Porée, J., Rauby, B., Wu, A., Ghigo, N., Xing, P., Lee, S., Bourquin, C., Ramos-Palacios, G., Sadikot, A. F., & Provost, J. (2024). A Tracking prior to Localization workflow for Ultrasound Localization Microscopy. IEEE Transactions on Medical Imaging, 1-1. Lien externe
M
Misra, D., Islah, N., May, V., Rauby, B., Wang, Z., Gehring, J., Orvieto, A., Chaudhary, M., Müller, E., Rish, I., Ebrahimi Kahou, S., & Caccia, M. (juillet 2026). GitChameleon 2.0: Evaluating AI Code Generation Against Python Library Version Incompatibilities [Communication écrite]. 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, San Diego, CA, USA. Lien externe
R
Rauby, B. (2026). Apprentissage profond pour la microscopie de localisation ultrasonore : imagerie volumique, robustesse in vivo et jeu de données de grande échelle [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible
Rauby, B., Xing, P., Porée, J., Gasse, M., & Provost, J. (2025). Pruning Sparse Tensor Neural Networks Enables Deep Learning for 3D Ultrasound Localization Microscopy. IEEE Transactions on Image Processing, 34, 2367-2378. Lien externe
Rauby, B., Xing, P., Gasse, M., & Provost, J. (2024). Deep learning in ultrasound localization microscopy : applications and perspectives. IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics and Frequency Control, 3462299 (23 pages). Disponible