Neuste Artikel für Medizinische Bildgebung

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Messung von Blut-Sauerstoffwerten mithilfe von fotoakustischer Bildgebung.

Neue Methoden verbessern die Fähigkeit von KI, unerwartete medizinische Bilder zu erkennen.

Ein neuer Algorithmus verbessert die interne Bildrekonstruktion in der medizinischen Diagnostik mithilfe von EIT.

Deep-Learning-Modelle verbessern die Genauigkeit der Schlaganfallsegmentierung für bessere Patientenresultate.

Untersuchung der Probleme und Lösungen in Experimenten zur Wellenfrontgestaltung.

Die Komplexität beim Management von medizinischen Bildern in der Radiologieforschung erkunden.

Eine neue Methode verbessert Niedrigdosis-CT-Scans, indem sie das Rauschen effektiv reduziert.

GMS verbessert die medizinische Bildsegmentierung mit generativen Modellen für bessere Genauigkeit.

Eine neue Methode mit Deep Learning verbessert die Erkennung von infizierten DFUs.

Ein fortgeschrittenes KI-Modell verbessert die Erkennung von ischämischen Schlaganfall-Läsionen in MRT-Scans.

Eine neue Methode verbessert die Diagnosengenauigkeit in der medizinischen Bildgebung durch fokussiertes Lernen.

Deep Learning verbessert die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Blutflussbildgebung.

Neuer Ansatz verbessert die Katheterverfolgung für sicherere Herzverfahren.

StegoGAN packt die Herausforderungen der Bildübersetzung an, indem es versteckte Informationen nutzt.

Ein neuer Ansatz verbessert die CT-Bildqualität mit weniger Scans und weniger Rauschen.

Ein Überblick über Probleme und Methoden in der zerebrovaskulären Segmentierung für die medizinische Bildgebung.

Neue Methode verbessert die Bildqualität von bewegten Objekten in CT-Scans.

Forscher testen eine neuartige Methode zur Visualisierung des Blutflusses im Gehirn von nichtmenschlichen Primaten.

Eine neue Datenbank verbessert bildgebende Verfahren für bessere Ergebnisse bei Gehirnoperationen.

BGDM verbessert die Bildqualität und Effizienz in der medizinischen Bildgebung.

Untersuchung der einflussbasierten Erklärbarkeit in KI für die Bildgebung von Gehirntumoren.

Neue B-MFA-Methode verbessert die Bildqualität in der optischen Kohärenztomographie.

Eine neuartige Methode zur Schätzung von virtual FFR mit Deep-Learning-Techniken.

LHU-Net verbessert die Genauigkeit und Effizienz bei der medizinischen Bildsegmentierung und hilft so den Gesundheitsprofis.

Entdecke, wie TEP die Texturrandermittlung ohne kompliziertes Training verändert.

Eine Methode zur Einschätzung des Nutzervertrauens in KI, besonders im Gesundheitswesen.

Einführung eines Rahmens für personalisierte Kardi Gewebe-Modellierung mit fortschrittlicher Bildgebung.

Techniken zur Verbesserung der Bildqualität aus verrauschten medizinischen Daten.

Der MOCCA-Algorithmus verbessert die Geschwindigkeit und Qualität von MRI-Bildern, indem er unvollständige Daten nutzt.

Untersuche die Effektivität von SVRG bei der Lösung komplexer, rauschenbehafteter Datenprobleme.

SQPFNet wird vorgestellt, um die Segmentierung mit begrenzten Daten in medizinischen Bildern zu verbessern.

Diese Methode nutzt partielle Label-Informationen, um die Tumorklassifikation in medizinischen Bildern zu verbessern.

Neue Methode verbessert die Bildanalyse für die Krebsforschung.

Neues KI-Modell verbessert die Diagnose von Knochenproblemen mithilfe von Röntgen- und Berichtsdatens.

Diese Studie bewertet Deep-Learning-Methoden zum Markieren von Krebsgeschwüren in medizinischen Scans.

Ein gemeinsames Modell verbessert die Vorhersagen zur Brustdichte mit Hilfe von Niedrigdosis-Mammografien.

KI-Systeme verbessern die Genauigkeit der Diagnosen bei der Analyse von Brust-Röntgenaufnahmen.

Neue Techniken verbessern die Elektronenstrahlqualität für wissenschaftliche Anwendungen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Bewertung des Sauerstoffspiegels bei schlafbezogenen Störungen mithilfe von OCTA.

Lern, wie bildgebende Verfahren helfen, mit chronisch obstruktiven Lungenerkrankungen umzugehen.