Neuste Artikel für Gesundheitstechnik

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit der medizinischen Bildgebung durch bessere Bildregistrierungstechniken.

Dieses Papier behandelt das kontinuierliche Lernen von kausalen Beziehungen, ohne vorheriges Wissen zu verlieren.

Änderungen an MOTION2NX verbessern die Effizienz und Sicherheit bei Bildinferenzaufgaben.

Untersuchen, wie Erklärungsstile das Verständnis und Vertrauen der Nutzer in KI-Tools beeinflussen.

Methoden zur Verbesserung des Vertrauens in KI-Vorhersagen für medizinische Bilder.

Diese Studie vergleicht BERT und Bi-LSTM zur Klassifizierung von elektronischen Gesundheitsakten.

Ein neuer PET-Scanner bietet klarere Bilder und weniger Strahlenbelastung.

Ein neues Modell verbessert die Erkennung von Depressionen in Social-Media-Posts mit klaren Erklärungen.

Eine neue Methode, um Deep-Learning-Modelle an unbeschriftete Daten anzupassen und dabei die Privatsphäre zu wahren.

Dieser Artikel untersucht, wie die intrinsische Dimension die Leistung von neuronalen Netzwerken bei verschiedenen Bildtypen beeinflusst.

Ein neues Verfahren verbessert die Erkennung seltener Krankheiten mithilfe von synthetischen Beispielen.

Die Rolle von Secure Aggregation im Federated Learning im Gesundheitswesen erkunden.

Neue Quanten-Neuronale Netzwerke, die sich anpassen und aus sich verändernden Daten lernen.

TBConvL-Net verbessert die Genauigkeit und Effizienz bei der Segmentierung von medizinischen Bildern.

SMILE bietet schnellere, klarere Herzbilder für eine bessere Diagnose von Herzkrankheiten.

Ein neuer Ansatz, um die Modellgenauigkeit zu verbessern, indem man minderwertige Datenquellen identifiziert.

Innovative Methoden verbessern die Objekterkennungsleistung auf ressourcenlimitierten Geräten.

Forschung zeigt, wie Scanner-Variabilität die Deep-Learning-Modelle in der medizinischen Bildgebung beeinflusst.

Neue Technik verbessert die Erkennung von camouflierte Objekte in verschiedenen Bereichen.

Neue Methode verbessert die späte DCE-MRT-Bildgebung für eine bessere Brustkrebsdiagnose.

Kaizen verbessert die Computerbildanalyse für bessere medizinische Diagnosen.

LongLLaVA verbessert das Verständnis von mehreren Bildern für verschiedene Anwendungen.

LITE bietet ein ressourcensparendes Modell für die Klassifizierung von Zeitreihen mit hoher Genauigkeit.

Ein neuer Ansatz, um Herzfrequenzen mit neuromorpher Technologie zu verfolgen.

Neue Methoden gehen die Herausforderungen unausgeglichener Labels in der NER für Gesundheitswesen an.

Neue Tools verbessern das Verständnis von Functional Random Forest Vorhersagen im Gesundheitswesen.

Die Effizienz bei Entscheidungsfindungen in komplexen Umfeldern mit einem neuen Algorithmus verbessern.

Eine Methode verbessert die Segmentierungsgenauigkeit für unterschiedliche medizinische Bilder durch Frequenzanpassungen.

Neues KI-Framework verbessert das Verständnis von OP-Videos für bessere Patientenversorgung.

Ein neues Programm verbessert die Herzbildanalyse und hilft bei der Krankheitsdetectio.

Wir stellen FedFT vor, eine Methode zur Verbesserung der Kommunikation im föderierten Lernen.

Ein Blick auf verbesserte Methoden zur Analyse funktionaler Daten.

Diese Studie bewertet das IDGI-Framework zur Erklärung von Vorhersagen von Deep-Learning-Modellen.

Eine neue Methode verbessert die 3D-Rekonstruktion aus endoskopischen Videos für chirurgische Anwendungen.

Neue CNN-Modelle zeigen vielversprechende Ergebnisse beim effektiven Analysieren von medizinischen Bildern.

Eine neue Methode verbessert das föderierte Lernen, indem sie die Herausforderungen unterschiedlicher Daten angeht.

Neues Modell verbessert die Genauigkeit beim Segmentieren von Tumoren aus PET/CT-Scans.

Eine neue Methode verbessert das kollaborative Lernen, indem sie die Auswahl der Kunden und das personalisierte Modelltraining optimiert.

Innovative Methoden verbessern die SPECT-Bildgebung für eine bessere Krebsbehandlungsplanung.

Eine neue Methode verbessert den Datenschutz und sorgt gleichzeitig für eine starke Modellleistung im föderierten Lernen.