Wir stellen ein neues Tool vor, um die VBM-Vorabverarbeitung in Gehirnstudien zu beschleunigen.
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Elektrotechnik und Systemtechnik - Bild- und Videoverarbeitung
RSSEin Blick darauf, wie die Modellierung von Organen die chirurgische Präzision verbessert.
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Diff-PCC verbessert die Effizienz und Qualität der Punktwolkenkompression mithilfe von Diffusionsmodellen.
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Ein neues Modell verbessert die Erkennung und Klassifizierung von Pneumonie und COVID-19 aus medizinischen Bildern.
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Neuer Datensatz verbessert die Kameraleistung für nächtliche Fahr-Szenen.
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Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Bildgebung und Diagnose von Hirntumoren.
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Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit von Berichten, indem sie sich auf erkannte Abnormalitäten in CT-Scans konzentriert.
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NuSegDG bietet eine verbesserte Genauigkeit bei der Analyse von medizinischen Bildern.
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Eine neue Methode verbessert die Bildqualität, die durch doppelte JPEG-Kompression beeinträchtigt wurde.
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Deep-Learning-Techniken verbessern die Bildqualität in der Röntgen-Tomographie für verschiedene Anwendungen.
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HAPNet kombiniert hyperspektrale und SAR-Daten für eine bessere Klassifizierung der Landbedeckung.
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Entdecke, wie EUIS-Net die Segmentierung von Brustultraschallbildern verbessert, um die Krebsfrüherkennung zu optimieren.
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Diese Studie bewertet die Genauigkeit von KI bei der Diagnose von Malaria in verschiedenen Gesundheitseinrichtungen.
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Entdecke, wie KI die Diagnostik in der computergestützten Pathologie mit Basis- und Bild-Sprachmodellen verändert.
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Ein Deep-Learning-Ansatz verbessert die Überlebensprognosen bei Plattenepithelkarzinom der Speiseröhre.
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Neue Methode verbessert die Bildqualität von Diffusions-MRT mit maschinellem Lernen.
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Ein neuer Ansatz verbessert die TLS-Identifikation mit einfacheren Färbetechniken.
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Neue Techniken verbessern die Genauigkeit von HER2-Tests für die Behandlung von Brustkrebs.
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BCDNet bietet eine effiziente Brustkrebsdiagnose mit geringeren Ressourcenbedarf.
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Eine neue Methode zur Zählung von weissen Blutkörperchen bei Muskelverletzungen verbessert die Heilungsanalyse.
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Ein neues Modell verbessert die Bildqualität bei Niedrigdosis-CT-Scans.
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MSFMamba verbessert die Klassifikationsgenauigkeit, indem hyperspektrale, LiDAR- und SAR-Daten kombiniert werden.
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Ein neues Modell sagt die CST-Integrität aus CT-Scans für die Schlaganfall-Rehabilitation voraus.
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Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Modellgenauigkeit trotz Labelrauschen.
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Eine neue Angriffsweise untergräbt Deepfake-Detektionssysteme.
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Neues Plugin vereinfacht das Labeln von 3D-Medizinbildern in 3D Slicer.
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Histo-Diffusion verbessert hochauflösende Bildgebung für eine genaue Krankheitsdiagnose.
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Deep-Learning-Modelle verbessern die COVID-19-Erkennung anhand von Röntgenaufnahmen der Brust und unterstützen so die Gesundheitsbemühungen.
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Neue Methoden verbessern die Präzision in der kardiovaskulären Bildgebung für bessere Herzgesundheitsbewertungen.
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Ein neues System kombiniert YOLO und SAM für eine bessere Gliom-Erkennung bei Operationen.
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Deep Learning verbessert die automatische Erkennung von Zapfenphotorezeptoren in AOSLO-Bildern.
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Eine neue Videoanalyse-Technik erfasst Herzsignale effektiv ohne Sensoren.
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Neue Methoden stabilisieren Roboterkamera-Bilder für verbesserte Wahrnehmung.
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Ein neuer Ansatz zur Diagnose von Glaukom durch Biomarker-Beziehungen.
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LV-UNet bietet effiziente medizinische Bildsegmentierung für Echtzeitanwendungen.
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Eine Studie über Methoden zur Schätzung der Turbulenzstärke aus Videoaufnahmen.
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Neue Methoden verbessern die Vorhersagen von Küstendynamik mit Deep Learning.
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NeRF-CA verbessert die Herzbildgebung, indem es 4D-Visualisierungen aus begrenzten Röntgenansichten rekonstruiert.
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Das ECDB-Modell verbessert die Bildrestaurierung durch bessere Kontrolle und effektive Techniken.
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OrthoDoc kombiniert CT-Bilder und Texte für bessere medizinische Diagnosen.
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