Neuste Artikel für Gesundheitstechnik

Die Rolle von Deep Learning bei der Verbesserung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit von MRTs untersuchen.

Neue Methoden verbessern die Vorhersagezuverlässigkeit in schwierigen Szenarien für Machine-Learning-Modelle.

Fetale MRT verbessert die Erkennung von Entwicklungsproblemen bei ungeborenen Babys.

Neue Erkenntnisse verbessern die Vorhersagegenauigkeit in der statistischen Modellierung.

Neue Methode zeigt vielversprechende Ergebnisse bei der Identifizierung unbekannter medizinischer Bilder.

RCC-SGM verbessert die Bildklarheit in der fotoakustischen Tomographie, ohne dass gepaarte Datensätze benötigt werden.

Neue Methoden verbessern das maschinelle Lernen auf Geräten für bessere Personalisierung und Privatsphäre.

Ein neues Framework verbessert die Modellauswahl zur Erkennung von Ausreissern ohne beschriftete Daten.

FedBug bekämpft Client-Abwanderung und verbessert gleichzeitig die Effizienz und Privatsphäre des föderierten Lernens.

Ein neuer Ansatz verbessert die Zuverlässigkeit von Deep-Learning-Modellen, indem er Unsicherheit misst.

Eine neue Methode verbessert die Bewertung von KI in der medizinischen Bildgebung für mehr Zuverlässigkeit.

Ein neues Verfahren verbessert die Genauigkeit der Bildsegmentierung im Gesundheitswesen.

Erfahre, wie XLDA grosse Datensätze effizient verarbeitet und sich an neue Klassen anpasst.

Forschung zeigt, dass synthetische Bilder vielversprechend für eine effektive Polypensegmentierung sind.

Cold Diffusion bietet schnellere MRT-Prozesse, während die hohe Bildqualität erhalten bleibt.

Eine Methode, die maschinelles Lernen für medizinische Bildgebung mit weniger Daten verbessert.

Die dringende Notwendigkeit für genaue Pulsoximetrie bei unterschiedlichen Patientengruppen untersuchen.

Digitale Zwillinge nutzen, um Diabetes zu managen und Nierenerkrankungen vorzubeugen.

Eine neue Methode verbessert die Datenaugmentation für die Klassifikation histopathologischer Bilder.

Eine neue Methode verbessert die Analyse von weissen Blutkörperchen in der medizinischen Bildgebung.

MADS bietet fortschrittliche Lösungen zum Umgang mit fehlenden Daten in Zeitserien.

Eine Studie zeigt, dass KI bei der Identifizierung von COVID-19-Symptomen besser abschneidet als traditionelle Methoden.

Neue Module verbessern die Genauigkeit bei der Ausrichtung von Herzbildern für bessere Diagnosen.

Ein neuer Massstab soll die Kaltstart-Strategien in der medizinischen Bildsegmentierung verbessern.

Neue Methode verbessert die medizinische Bildsegmentierung mit impliziten Patch-Embeddings.

Eine Studie zur Verbesserung von Modell-Erklärungen, um falsche medizinische Diagnosen zu verhindern.

Ein neues Tool nutzt soziale Medien, um medikamentenbezogene Vorfälle zu überwachen.

Dieser Artikel behandelt Importance Sampling und dessen Rolle beim Schutz der Datensicherheit.

Die Forschung konzentriert sich darauf, nicht-invasive Methoden zur Kommunikation bei Patienten mit Bewegungsbeeinträchtigungen zu verbessern.

Wir stellen Eye-Llama vor, ein spezialisiertes Modell zur Verbesserung der Unterstützung für Augengesundheit.

Eine Studie zeigt, wie Materialien die Leistung von Terahertz-Emittern für verschiedene Anwendungen beeinflussen.

Eine neue Methode verbessert die Erkennung von Anomalien in der medizinischen Bildgebung mit unbeschrifteten Daten.

CheXmask bietet hochwertige Segmentierungsmasken für Brust-Röntgenbilder und unterstützt so die Diagnose.

Neue Methoden verbessern, wie maschinelles Lernen mit verrauschten Daten umgeht.

Diese Studie untersucht Methoden zum Schutz der Privatsphäre bei der Analyse gesprochener Gespräche.

Die Möglichkeiten von hybriden quanten-klassischen GANs bei der Datengenerierung und Klassifikation erkunden.

Diese Studie analysiert, wie Paketverlust die Leistung im Split-Federated Learning beeinflusst.

Neues KI-Tool zeigt vielversprechende Ergebnisse bei der Diagnose und Screening-Genauigkeit von Gebärmutterhalskrebs.

Eine neue Methode verbessert das Gaussian-Mischmodell in PET-Scans für bessere Bilder.

Gegenfaktische Erklärungen helfen dabei, Entscheidungen von automatisierten Systemen besser zu verstehen.