Elektrotechnik und Systemtechnik - Bild- und Videoverarbeitung

Entdecke, wie EUIS-Net die Segmentierung von Brustultraschallbildern verbessert, um die Krebsfrüherkennung zu optimieren.

Diese Studie bewertet die Genauigkeit von KI bei der Diagnose von Malaria in verschiedenen Gesundheitseinrichtungen.

Entdecke, wie KI die Diagnostik in der computergestützten Pathologie mit Basis- und Bild-Sprachmodellen verändert.

Ein Deep-Learning-Ansatz verbessert die Überlebensprognosen bei Plattenepithelkarzinom der Speiseröhre.

Neue Methode verbessert die Bildqualität von Diffusions-MRT mit maschinellem Lernen.

Ein neuer Ansatz verbessert die TLS-Identifikation mit einfacheren Färbetechniken.

Neue Techniken verbessern die Genauigkeit von HER2-Tests für die Behandlung von Brustkrebs.

BCDNet bietet eine effiziente Brustkrebsdiagnose mit geringeren Ressourcenbedarf.

Eine neue Methode zur Zählung von weissen Blutkörperchen bei Muskelverletzungen verbessert die Heilungsanalyse.

Ein neues Modell verbessert die Bildqualität bei Niedrigdosis-CT-Scans.

MSFMamba verbessert die Klassifikationsgenauigkeit, indem hyperspektrale, LiDAR- und SAR-Daten kombiniert werden.

Ein neues Modell sagt die CST-Integrität aus CT-Scans für die Schlaganfall-Rehabilitation voraus.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Modellgenauigkeit trotz Labelrauschen.

Eine neue Angriffsweise untergräbt Deepfake-Detektionssysteme.

Neues Plugin vereinfacht das Labeln von 3D-Medizinbildern in 3D Slicer.

Histo-Diffusion verbessert hochauflösende Bildgebung für eine genaue Krankheitsdiagnose.

Deep-Learning-Modelle verbessern die COVID-19-Erkennung anhand von Röntgenaufnahmen der Brust und unterstützen so die Gesundheitsbemühungen.

Neue Methoden verbessern die Präzision in der kardiovaskulären Bildgebung für bessere Herzgesundheitsbewertungen.

Ein neues System kombiniert YOLO und SAM für eine bessere Gliom-Erkennung bei Operationen.

Deep Learning verbessert die automatische Erkennung von Zapfenphotorezeptoren in AOSLO-Bildern.

Eine neue Videoanalyse-Technik erfasst Herzsignale effektiv ohne Sensoren.

Neue Methoden stabilisieren Roboterkamera-Bilder für verbesserte Wahrnehmung.

Ein neuer Ansatz zur Diagnose von Glaukom durch Biomarker-Beziehungen.

LV-UNet bietet effiziente medizinische Bildsegmentierung für Echtzeitanwendungen.

Eine Studie über Methoden zur Schätzung der Turbulenzstärke aus Videoaufnahmen.

Neue Methoden verbessern die Vorhersagen von Küstendynamik mit Deep Learning.

NeRF-CA verbessert die Herzbildgebung, indem es 4D-Visualisierungen aus begrenzten Röntgenansichten rekonstruiert.

Das ECDB-Modell verbessert die Bildrestaurierung durch bessere Kontrolle und effektive Techniken.

OrthoDoc kombiniert CT-Bilder und Texte für bessere medizinische Diagnosen.

Neue Methode MedDet verbessert die Effizienz bei der Erkennung von Bandscheibenvorfällen in der Halswirbelsäule durch fortschrittliche Techniken.

Gelernt Methoden verbessern die Effizienz und Qualität der Bildkompression.

Dieser Artikel beleuchtet die Vorteile der Dunkelfeld-Radiografie zur Beurteilung medizinischer Fremdkörper.

Eine Studie darüber, wie verschiedene Beschreibungen die Machine-Learning-Modelle in der medizinischen Bildgebung beeinflussen.

ResEmoteNet verbessert, wie Maschinen Gesichtsausdrücke für verschiedene Anwendungen lesen.

Eine Methode, die Fundus- und OCT-Bilder kombiniert, verbessert die Genauigkeit der AMD-Diagnose.

Eine neue Methode verbessert die Qualität und Effizienz der Videoerstellung.

Neue Methode verbessert die Klarheit von Unterwasserbildern erheblich.

Ein neues Framework verbessert medizinische Bilder, indem es lokale anatomische Informationen für eine bessere Diagnose nutzt.

Ein neuer Ansatz verbessert die kardiale MRT-Bildgebung, reduziert Geräusche und verbessert die Details.

Neues Modell verbessert die DWI-Bildqualität aus begrenzten Daten mit Deep Learning.