Neuste Artikel für Medizinische Bildgebung

Eine neue Pooling-Methode verbessert KI für eine bessere Krebsdiagnose.

Deep-Learning-Techniken zeigen vielversprechende Ergebnisse dabei, die Bauchspeicheldrüse aus CT-Scans zu segmentieren.

Ein neues Framework verbessert die Genauigkeit bei der Erkennung von Polyps in der gastrointestinalen Bildgebung.

DuoFormer verbessert die Analyse medizinischer Bilder und steigert die Krebsentdeckungsfähigkeiten.

Forscher vereinfachen Methoden zur Wellenfokussierung für versteckte Ziele in komplexen Materialien.

Eine Studie zur Formoptimierung und deren Auswirkungen in der Fluiddynamik.

Ein neues Modell, das Unet und TransUnet kombiniert, um die Kernsegmentierung zu verbessern.

Eine Studie zeigt die Rolle von Deep Learning bei der Verbesserung der Aorten-Segmentierung in CT-Bildern.

Eine neue Methode kombiniert Bildgebungs- und Genomdaten, um das Verhalten von Krebs zu untersuchen.

Eine Studie überprüft Methoden zur Analyse von mehreren Läsionen bei Krebspatienten.

Eine neue Bildgebungstechnik hilft dabei, die Funktion der Gehirnkapillaren zu überwachen.

Der J-PET-Scanner verbessert die PET, indem er die Photonpolarisation misst, um bessere Diagnosen zu ermöglichen.

Ein Modell, das dafür entwickelt wurde, grosse, hochwertige Bilder effizient zu erstellen.

KI-Methoden verbessern die Genauigkeit und Effizienz bei der Erstellung von radiologischen Berichten.

Eine neue Methode verbessert synthetische Daten für die Analyse von Gewebemustern.

LKCell bietet eine effiziente Methode zur Identifizierung von Zellkernen in medizinischen Bildern.

Neue Methode verbessert MRI-Bilder, indem sie Unsicherheiten in Rekonstruktionen zeigt.

Neues Modell PIMPNet kombiniert Gehirnscans und Alter für die Alzheimer-Diagnose.

Ein neuer Ansatz kombiniert Bildgebungstechniken für eine verbesserte Glaukomerkennung.

Ein neues Modell verbessert die Vorhersagen zur Überlebensdauer von ALS-Patienten mithilfe von MRT-Daten.

Neue Methoden in der KI zeigen vielversprechende Ansätze zur frühen TB-Erkennung mit Hilfe von Röntgenaufnahmen der Brust.

Eine frische Methode verändert, wie wir grosse Sammlungen von Bildern analysieren.

Die Auswirkungen von Temperatur und Lärm auf Quanten-Geräte erkunden.

Die Revolutionierung von Patientenscans mit Gestenerkennungstechnologie für bessere Genauigkeit.

Das DeepLabv3++ Modell verbessert die Genauigkeit bei der Screening von Darmkrebs.

Ein Blick darauf, wie CR-Umgebungen die Dateninteraktion und das Verständnis verbessern.

GSN kombiniert Wörterbuchlernen und Grafiktechniken für eine bessere Klassifizierung von medizinischen Bildern.

Neue Methoden zur medizinischen Bildregistrierung und ihre Effektivität erkunden.

Eine Studie zeigt, dass detaillierte Gehirnscans die Sprachwiederherstellung nach einem Schlaganfall besser vorhersagen können.

Ein genauer Blick auf die Verbesserung von verschwommenen und verrauschten Bildern in verschiedenen Bereichen.

Forschung zeigt, dass aktives Lernen die Fähigkeit von KI verbessert, Augenerkrankungen in OCTA-Bildern zu erkennen.

Eine neue Methode verbessert die 3D-Semantische Segmentierung, indem sie 2D-Techniken integriert.

Eine zweiphasige Methode verbessert die Genauigkeit bei der Analyse von Herzbildern.

KI-Modelle verbessern die frühe Erkennung von Lungenkrebs durch fortschrittliche Bildgebungstechniken.

Forscher verbessern die Genauigkeit von Fetalultraschall mit synthetischen Bildern und maschinellem Lernen.

Ein Blick auf das Steklov-Problem und seinen Einfluss auf verschiedene Bereiche.

Ein Blick auf das Verhalten von elektromagnetischen Wellen in besonderen Materialien.

Forscher nutzen Fugaku, um die Analyse von MRI-Daten zu beschleunigen.

Untersuchen, wie die Vielfalt der Datensätze die Leistung von Deep-Learning-Modellen beeinflusst.

Ein neuer Ansatz verbessert die Konsistenz von MRT-Bildern aus verschiedenen Quellen.