Neuste Artikel für Gesundheitstechnik

VeSSAL verbessert die Entscheidungsfindung in Echtzeit beim aktiven Lernen mit Streaming-Daten.

Forschung zeigt, dass es vielversprechend ist, Bewegungen genau zu analysieren, ohne physische Marker zu verwenden.

Ein neues hypergraph-basiertes Modell verbessert die Sequenzklassifizierung in verschiedenen Bereichen.

Neue Netzwerke verbessern die Genauigkeit in der medizinischen Bildgebung, indem sie unterschiedliche Bildorientierungen verarbeiten.

Maschinenlernmodelle verbessern, um menschliche Entscheidungen mithilfe von Ähnlichkeitsanalysen zu optimieren.

SNAMs bieten klarere Einblicke in Vorhersagen von maschinellem Lernen.

Innovative Methoden verbessern das Deep Learning und schützen dabei die Privatsphäre der Patienten im Gesundheitswesen.

Ein genauerer Blick auf IBNNs und ihre Rolle im Umgang mit Unsicherheit im maschinellen Lernen.

Eine neue Methode zur Identifizierung ungewöhnlicher Muster in Zeitreihendaten.

Eine Studie über Fairness und Unsicherheit von Deep Learning in der medizinischen Bildanalyse.

Ein neues Tool, um Beweise aus klinischen Studien zusammenzufassen für besserer Gesundheitsentscheidungen.

Erforschung neuer Methoden zur Verbesserung der Personalisierung im föderierten Lernen.

Ein Blick auf digitale Zwillinge, die die Bereitschaft von Krankenhausbetten durch maschinelles Lernen verbessern.

Diese Studie untersucht den Einsatz von CNN zur Klassifizierung von Wachstumsphasen in der Kieferorthopädie.

Die Rolle von KI in der Augenheilkunde erkunden, mit Fokus auf Vorurteile und diagnostische Genauigkeit.

FedSpeed verbessert das föderierte Lernen, indem es Vorurteile und Überanpassung verringert, um bessere Modelle zu erzeugen.

FasterNet verbessert die Geschwindigkeit und Genauigkeit von neuronalen Netzwerken für verschiedene Anwendungen.

Klassifikationsmethoden verbessern, um Ergebnisse im Gesundheitswesen und bei der Medikamentenentwicklung zu optimieren.

Diese Studie hebt die Rolle von KI bei der Verbesserung der Transparenz in der Diagnose von Schilddrüsenkrebs hervor.

Neuronale Netzwerke verbessern die Genauigkeit der Blutflussbildgebung in 4D-Flow-MRT.

NoiseCAM verbessert die Erkennung von adversarialen Angriffen auf tiefe neuronale Netze.

HAFrame priorisiert die Fehlerintensität in neuronalen Netzwerken für bessere Genauigkeit.

Diese Studie untersucht neue Methoden zur Analyse medizinischer Bilder und geht gleichzeitig auf Datenschutzprobleme ein.

Diese Studie stellt eine Methode vor, um Herzprobleme anhand von EKG-Bildern zu erkennen.

DeepBrainPrint verbessert die Suche nach alten Gehirn-MRTs mit KI-Techniken.

DEPLOYR integriert Machine-Learning-Modelle in das Gesundheitswesen für die Echtzeit-Patientenversorgung.

Eine neue Methode verbessert Netzhautbilder für bessere Diagnosen im Gesundheitswesen.

Die Rolle von multimodalem Lernen bei der Verbesserung von Krebsdiagnose und -behandlung erkunden.

Eine neue Methode beschleunigt die medizinische Bildsegmentierung und behält dabei die Genauigkeit bei.

Menschliche Erkenntnisse mit maschinellem Lernen kombinieren für bessere und sicherere Vorhersagen.

VaLLA verbessert Vorhersagen, indem es zuverlässige Unsicherheitsabschätzungen in tiefen neuronalen Netzen liefert.

Die Kombination von Segmentierungsmodellen verbessert die frühe Erkennung von Herzinfarkten in Echokardiogrammen.

Eine neue Methode zur Klarstellung der Bildklassifikation, die Vorhersagen verständlicher macht.

Untersuchung der Schnittstelle zwischen differenzieller Privatsphäre und Optimierungsherausforderungen.

Eine neue Methode verbessert die Gehirnbildgebung mit Schnelligkeit und Genauigkeit.

Diese Studie analysiert, wie verschiedene Signale die Genauigkeit der medizinischen Bildsegmentierung verbessern.

Neues Verfahren optimiert Modelleinstellungen für bessere Gesundheitsdiagnosen.

Die Rolle von Unsicherheit in der Interaktion zwischen Menschen und Robotern erkunden.

Forschung zu Fortschritten bei der Erstellung synthetischer Bilder, während die Privatsphäre persönlicher Daten geschützt wird.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit bei der Klassifizierung von weissen Blutkörperchen zur Diagnose von Leukämie.