Ein neues Verfahren verbessert Transformer-Modelle für eine bessere Analyse medizinischer Bilder.
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Reza Azad
Eine neue Methode verbessert die medizinische Bildsegmentierung mit weniger gekennzeichneten Daten.
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Die medizinische Bildgebung revolutionieren durch innovative implizite neuronale Repräsentationen.
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D-LKA Aufmerksamkeit verbessert die Genauigkeit und Effizienz der medizinischen Bildsegmentierung.
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Ein neues Modell verbessert die medizinische Bildsegmentierung, indem es sich auf hochfrequente Details konzentriert.
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DermoSegDiff verbessert die Genauigkeit bei der Identifizierung von Hautläsionen und hilft bei der frühen Diagnose.
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Erforsche den Aufstieg und die Effizienz von Vision-Transformern in der Bildbearbeitung.
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LHU-Net verbessert die Genauigkeit und Effizienz bei der medizinischen Bildsegmentierung und hilft so den Gesundheitsprofis.
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Mamba-Modelle verbessern die Genauigkeit und Effizienz bei der Auswertung von medizinischen Bildern.
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MSA Net verbessert die Genauigkeit in der medizinischen Bildsegmentierung mit innovativen Techniken.
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Ein neuer Ansatz verbessert die Bild- und Formenrepräsentation mit einer lernbaren Aktivierungsfunktion.
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