Neuste Artikel für Gesundheitstechnik

Nett sein hilft KI, den Menschen besser zu dienen.

Neues Modell zeigt Potenzial, um verschiedene Gesundheitsdaten für bessere Diagnosen zu integrieren.

Ein Plugin schützt föderierte Lernmodelle vor schädlichen Updates, ohne die Privatsphäre der Patienten zu gefährden.

Segmentierung ist entscheidend für präzise Gehirnbildgebung und Diagnosen.

Tiefenkameras bieten neue Möglichkeiten, das Atmen ohne körperlichen Kontakt zu verfolgen.

Neue Methode verbessert die Klassifikation von Hautläsionen und schützt dabei die Patientendaten.

Eine neue Methode verbessert CT-Bilder bei begrenzten Winkeln für eine bessere Diagnose.

KV-Tandem vereint Geschwindigkeit und Organisation für einen effizienten Datenzugriff.

D-Cube nutzt smarte Technologie für bessere Krebsdiagnose in medizinischen Bildern.

Maschinen beizubringen, zu lernen, ohne Expertengeheimnisse preiszugeben, ist wichtig für die Privatsphäre.

Ein neuer Algorithmus minimiert Bedauern, während er sich an komplexe Regeln im Reinforcement Learning hält.

Ein neuer Ansatz, der Genauigkeit mit klaren Entscheidungen bei Zeitreihendaten kombiniert.

Ein neues Werkzeug bietet Hoffnung für die Verbesserung der Gebärmutterhalskrebsfrüherkennung in einkommensschwachen Gebieten.

GECo verbessert die Erklärbarkeit in GNNs für bessere Entscheidungs klarheit.

TP-UNet verbessert die medizinische Bildsegmentierung, indem es zeitliche Informationen nutzt.

SADDE erkennt seltsame Datenaktivität und erklärt seine Entscheidungen.

Das ORID-Framework optimiert die Erstellung von Radiologieberichten und verbessert die Genauigkeit und Effizienz.

Eine neue Methode verbessert die Segmentierungsgenauigkeit in der medizinischen Bildgebung mit weniger bezeichneten Bildern.

Maschinelles Lernen verbessert die Krankheitsdiagnose durch fortschrittliche Bildgebungstechniken.

Ein Blick darauf, wie maschinelles Lernen Unsicherheit in Klassifikationen managen kann.

Eine neue Methode zielt darauf ab, MRT-Bilder zu standardisieren, um die Genauigkeit bei Gesundheitsbewertungen zu verbessern.

CLIPer beschriftet Bilder ohne zusätzliches Training und verbessert so die Segmentierungsgenauigkeit.

DNAMite bietet klarere Gesundheitsprognosen und stärkt das Vertrauen zwischen Arzt und Patient.

KI-Modell hilft, Gebärmutterhalskrebs frühzeitig zu erkennen, indem es Bilder analysiert.

Forscher entwickeln weiche Füsse für bessere Interaktionen zwischen Mensch und Roboter.

LDM-Morph verbessert die Ausrichtung von medizinischen Bildern für genauere Diagnosen und Behandlungsplanung.

BALDUR hilft dabei, komplexe medizinische Daten zu verstehen, um bessere Gesundheitsentscheidungen zu treffen.

Smartphones können die Hautfarbe genau messen, um die Gesundheitsversorgung zu verbessern.

AnySynth bietet eine neue Möglichkeit, synthetische Bilder für verschiedene Aufgaben zu erstellen.

Ein neues Framework verbessert die sichere Berechnung für Transformer und sorgt für Privatsphäre und Effizienz.

Ein visuelles Analysewerkzeug, das angehenden Ärzten hilft, aus diagnostischen Daten zu lernen.

Die Zuverlässigkeit von Vision-Language-Modellen in wichtigen Bereichen wie dem Gesundheitswesen überprüfen.

Untersuchung von Methoden zur Domänenanpassung im Machine Learning: UDA vs. SFDA.

Ein Blick darauf, wie FedAlign das Lernen verbessert, ohne die Datensicherheit zu gefährden.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz bei der Beschriftung von 3D-Medizinbildern.

Die Genauigkeit von Robotern beim Erkennen neuer Bilder mit cleveren Worttechniken steigern.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit bei der Diagnose von Lungenerkrankungen durch die Analyse von Röntgenaufnahmen des Brustkorbs.

Die Forschung konzentriert sich darauf, MRI-Bilder zu säubern, um die Diagnose zu verbessern.

Real-ESRGAN verbessert medizinische Bilder für eine bessere Diagnose und Patientenversorgung.

Ein kostengünstiges System verbessert die Überwachung von Coma-Patienten in ressourcenarmen Umgebungen.