Neuste Artikel für Medizinische Bildgebung

NL-PCA verbessert die Diffusions-MRT-Bilder für eine bessere Gehirn-Analyse.

Diese Studie bewertet die Rolle von Neural Cellular Automata bei der Segmentierung medizinischer Bilder.

Forscher untersuchen angeregte Zustände in Stickstoffionen mit dem Hanle-Effekt.

Neue Techniken verbessern die Bildgebung des Gehirns durch bedingte Vorlagen, die auf ältere Menschen zugeschnitten sind.

Ein neuer Ansatz verbessert die kardiale MRT-Bildgebung, reduziert Geräusche und verbessert die Details.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit der medizinischen Bildgebung durch bessere Bildregistrierungstechniken.

IBO vorstellen: eine Methode, um die Transparenz von KI-Entscheidungen in der Histopathologie zu verbessern.

Ein neues Framework verbessert die medizinische Bildanalyse mit visuellen Symptomen und fortschrittlichen Aufforderungstechniken.

Neues Modell verbessert die DWI-Bildqualität aus begrenzten Daten mit Deep Learning.

Neues KI-Framework verbessert die Diagnose von Lungenentzündung bei Kindern mit begrenzten Daten.

Deep Learning verbessert unsere Fähigkeit, occludierte Objekte mit THz-Wellen zu sehen.

Methoden zur Verbesserung des Vertrauens in KI-Vorhersagen für medizinische Bilder.

Hochleistungs-Femtosekundenlaser ermöglichen neue Materialinteraktionen und wissenschaftliche Durchbrüche.

Forschung zu Blasen-Kernen erweitert das Wissen über atomare Strukturen und nukleare Reaktionen.

Ein neuer PET-Scanner bietet klarere Bilder und weniger Strahlenbelastung.

Forscher haben LEGNet entwickelt, um die Sprachfähigkeiten von Schlaganfallüberlebenden besser vorhersagen zu können.

Automatisierte Modelle zeigen vielversprechende Ergebnisse beim genauen Segmentieren von Weichgewebetumoren aus MRT-Bildern.

Eine Übersicht über die Streutheorie und ihre Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

Ein neues Verfahren verbessert die Erkennung seltener Krankheiten mithilfe von synthetischen Beispielen.

Einsatz von fortgeschrittenen KI-Techniken zur Verbesserung der Klassifizierung von pädiatrischen Gehirntumoren aus MRT-Scans.

TBConvL-Net verbessert die Genauigkeit und Effizienz bei der Segmentierung von medizinischen Bildern.

SMILE bietet schnellere, klarere Herzbilder für eine bessere Diagnose von Herzkrankheiten.

K-Origins verbessert die Farbewertung in neuronalen Netzwerken für eine bessere Bildanalyse.

Forscher verbessern Qubit-Messungen in lauten Umgebungen für mehr Genauigkeit.

Innovatives Bildgebungsverfahren kombiniert die Vorteile von CT und EIT für sicherere Diagnosen.

Bildklarheit verbessern, indem man Rauschen entfernt und gleichzeitig wichtige Details beibehält.

Die Analyse der Aufteilung einer Kugel in gleich grosse Flächen und ihre Anwendungen.

Diese Studie untersucht die Erstellung realistischer Röntgenaufnahmen vom Brustkorb mittels fortschrittlicher Machine-Learning-Techniken.

Eine neue Methode verbessert die Bildqualität durch fortschrittliche Techniken.

Forschung zeigt, wie Scanner-Variabilität die Deep-Learning-Modelle in der medizinischen Bildgebung beeinflusst.

Neue Methode verbessert die späte DCE-MRT-Bildgebung für eine bessere Brustkrebsdiagnose.

Kaizen verbessert die Computerbildanalyse für bessere medizinische Diagnosen.

MobileUNETR bietet eine verbesserte Hautkrebsdiagnose durch fortschrittliche Bildsegmentierung.

Eine neue Methode verbessert das Verfolgen von Gehirntumoren mit MRT und mathematischen Modellen.

FODA-PG verbessert die Berichtserstellung aus medizinischen Bildern für eine bessere Diagnose.

Studie zeigt Potenzial für frühe Erkennung von ORNJ mithilfe von Radiomics.

Automatisierte Methoden verbessern die Bildanalyse und Diagnostik der Lendenwirbelsäule.

Eine neue Methode verbessert die Qualität von synthetischen CT-Bildern mit Hilfe von MRT-Daten.

Forscher entwickeln Methoden, um Blutbildaufnahmen zu standardisieren, damit Diagnosen besser werden.

Eine Methode verbessert die Segmentierungsgenauigkeit für unterschiedliche medizinische Bilder durch Frequenzanpassungen.