Elektrotechnik und Systemtechnik - Bild- und Videoverarbeitung

Neue Methoden verbessern die Gehirnsegmentierung für die Behandlungsplanung bei Parkinson.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Tiefenschätzung mit Lichtfeldbildgebung.

Ein neues System verbessert die Gewebeklassifikation mit Hilfe von Deep-Learning-Techniken.

KI verbessert die frühzeitige Erkennung von kolorektalen Polypen durch fortschrittliche Bildgebungstechniken.

HDRSplat verbessert die 3D-Modellierungsgenauigkeit bei schlechten Lichtverhältnissen.

Deep-Learning-Techniken zeigen vielversprechende Ergebnisse dabei, die Bauchspeicheldrüse aus CT-Scans zu segmentieren.

DeepClean automatisiert die Erkennung und Korrektur von Bildverzerrungen.

Ein neues Framework verbessert die Genauigkeit bei der Erkennung von Polyps in der gastrointestinalen Bildgebung.

Ein neues Modell, das Unet und TransUnet kombiniert, um die Kernsegmentierung zu verbessern.

Die Studie bewertet die Effektivität von nnU-Net bei der Segmentierung von Herz-MRT-Bildern.

Eine neue Bildgebungstechnik hilft dabei, die Funktion der Gehirnkapillaren zu überwachen.

Wir stellen eine Methode vor, die die Erstellung von Bildern vereinfacht und die Genauigkeit in der Zellbildgebung verbessert.

Ein neues Modell verbessert klinische Aufgaben in der digitalen Pathologie.

Eine neue Methode verbessert die Ausrichtung von Netzhautbildern zur Unterstützung der Diagnose von Augenerkrankungen.

Neue KI-Techniken verbessern die Klassifizierung von Eierstockkrebs-Subtypen.

LKCell bietet eine effiziente Methode zur Identifizierung von Zellkernen in medizinischen Bildern.

Neue Methode verbessert MRI-Bilder, indem sie Unsicherheiten in Rekonstruktionen zeigt.

Eine neue Methode verbessert die medizinische Bildgebung und schützt dabei die Patientendaten.

Das DeepLabv3++ Modell verbessert die Genauigkeit bei der Screening von Darmkrebs.

Neue Methoden verbessern hyperspektrale Bildgebung für bessere chirurgische Ergebnisse.

Neue Methoden zur medizinischen Bildregistrierung und ihre Effektivität erkunden.

Das X-Fake-Framework verbessert die Qualität von simulierter SAR-Bildern für bessere Deep-Learning-Anwendungen.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der medizinischen Bildklassifikation, während die Privatsphäre der Patienten gewahrt bleibt.

Diese Studie stellt den Mean Opinion Score vor, um KI-Erklärungsmethoden zu bewerten.

Neue Techniken verbessern die Tiefenschätzung unter schwierigen Bedingungen mit Single-Photon-LiDAR.

Eine zweiphasige Methode verbessert die Genauigkeit bei der Analyse von Herzbildern.

Forscher verbessern die Genauigkeit von Fetalultraschall mit synthetischen Bildern und maschinellem Lernen.

Diese Studie verbessert die Ultraschallmessung des Fetalhauptes mit Hilfe von Deep-Learning-Techniken.

Neue automatisierte Techniken verbessern die Genauigkeit und Geschwindigkeit bei der Diagnose von Schilddrüsenerkrankungen.

Neue Methoden zielen darauf ab, die Berechnung des SYNTAX-Scores zur Beurteilung von Herzkrankheiten zu vereinfachen.

Untersuchung der Leistungsunterschiede im maschinellen Lernen bei Netzhautbildern und der Erkennung von Bluthochdruck.

UMAP nutzen, um Beschriftungsfehler in medizinischen Bilddatensätzen zu erkennen.

Eine neue Methode verbessert die Analyse medizinischer Bilder und schützt dabei die Privatsphäre der Patienten.

Ein neues Verfahren zur Bewertung der 4K-Videoqualität ohne Referenzvideos.

Fortgeschrittene Bildanalyse könnte die Behandlungswahl für Patientinnen mit Eierstockkrebs verbessern.

Radiomics hilft, die Diagnose und Behandlung von neurologischen Erkrankungen mithilfe von medizinischer Bildgebung zu verbessern.

Innovative Designs für Kameras verbessern, wie Maschinen sich bewegende Objekte erkennen.

LightViz bietet ein neues Tool zur Überwachung und Verwaltung von Lichtverschmutzung in Gemeinden an.

Neue Methoden verbessern die Kartierung von tropischen Wäldern mit fortschrittlichen Bildgebungstechniken.

MSA Net verbessert die Genauigkeit in der medizinischen Bildsegmentierung mit innovativen Techniken.