Neuste Artikel für Medizinische Bildgebung

AID-DTI verbessert die Effizienz der Gehirnabbildung mit weniger Messungen.

Neue Techniken verbessern die Sicht und Planung bei Operationen.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Messung des Gewebvolumens mit medizinischer Bildgebung.

Die LIP-CAR-Methode verringert den Einsatz von Kontrastmitteln und verbessert gleichzeitig die Bildqualität.

Dieser Artikel untersucht Rassenbias in KI-gestützter Herzbildgebung und schlägt Lösungen vor.

Eine neuartige Ein-Schritt-Methode zur genauen Erkennung von Aortenwurzelmarkierungen in der medizinischen Bildgebung.

HyperMM verbessert die Krankheitsdiagnose, indem es unvollständige medizinische Bilder analysiert, ohne dass eine Imputation nötig ist.

Ein neuer Ansatz verbessert das Verständnis der Blutflussdynamik für die Herzgesundheit.

Eine umfassende Übersicht über Deep-Learning-Techniken in der medizinischen Bildanalyse.

Ein neuer Ansatz nutzt eine einzige Karte, um realistische Echokardiogramme zu erstellen.

S-SYNTH erzeugt synthetische Hautbilder für ein besseres Training von KI in der Dermatologie.

CC-SAM verbessert die medizinische Bildsegmentierung und steigert die Genauigkeit für eine bessere Patientenversorgung.

Eine Studie über Methoden zur Berechnung von Entmagnetisierungsfeldern in magnetischen Materialien.

Synthetische Daten bringen Risiken mit sich, wenn es darum geht, Machine-Learning-Modelle für die medizinische Bildgebung zu trainieren.

Ein Blick darauf, wie dm-VSASL die Messungen der Gehirn-Blutfluss verbessert.

Innovativer Ansatz verbessert die Erkennung und das Verständnis von ICH in der Gehirnbildgebung.

Eine neue Methode hilft dabei, Herzansichten zu klassifizieren, ohne vorheriges Wissen zu verlieren.

AnatCL nutzt Deep Learning, um die MRI-Analyse für die Gehirngesundheit zu verbessern.

Zwei Methoden verbessern, wie Modelle medizinische Bilder analysieren, um eine bessere Diagnose zu ermöglichen.

Ein neues System verbessert die Netzhautabbildung durch OCT und konfokale Techniken.

SAM 2 verbessert die medizinische Bildsegmentierung für 2D- und 3D-Datensätze.

Schwierigkeiten bei der Vorhersage des MGMT-Status mit MRT bei Gliom-Patienten erkunden.

Ein neues Framework verbessert die medizinische Bildsegmentierung mit weniger gekennzeichneten Bildern.

Wissenschaftler analysieren Hirnbilder, um kognitive Krankheiten wie Alzheimer zu untersuchen.

Forschung zeigt, dass KI helfen kann, Blutgerinnsel, die mit einem Schlaganfall zu tun haben, schneller zu erkennen.

Eine neue Technik verbessert die Vorhersage des Gehirnalters durch fortschrittliche Lernmethoden.

SegStitch verbessert die Genauigkeit und Effizienz bei der Segmentierung von medizinischen Bildern.

Ein neuer Ansatz verbessert die Qualität von MR-Bildern und verkürzt gleichzeitig die Erfassungszeit.

Neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Bildgebung von Blutgefässen für die DVT-Behandlung.

KI verbessert die Analyse der Nagelfalzkapillarmikroskopie für bessere Gesundheitsinformationen.

Deep-Learning-Techniken verbessern die Identifizierung des mentalen Foramen in zahnärztlichen Röntgenbildern.

Eine Studie zeigt, wie die Vielfalt der Patienten die Segmentierungsmodelle im Gesundheitswesen beeinflusst.

Die Drei-Gamma-PET-Bildgebung verbessert die Krebsdiagnose durch erhöhte Sensitivität und Bildqualität.

Neue Methode verbessert die Kurvenerkennung in medizinischen Bildern für eine bessere Diagnose.

Ein neues Modell verbessert die Genauigkeit der Plazentamessung aus 3D-Ultraschallbildern.

Neue Methode verbessert die Anomalieerkennung in medizinischen Bildern ohne vorherige Labels.

Neuer Ansatz in der Traktografie verbessert die Genauigkeit und Effizienz der Gehirnkartierung.

Ein neues Framework verbessert die Krankheitsklassifizierung aus medizinischen Bildern unter unterschiedlichen Datenbedingungen.

Erforschung von Fortschritten in der Vektortomographie zur Rekonstruktion von elektrischen Feldern.

CTAC-Scans könnten die Beurteilung der Herzgesundheit verbessern, indem sie die Körperzusammensetzung analysieren.