Neuste Artikel für Medizinische Bildgebung

Neue Techniken verbessern die Gehirnbildgebung für ein besseres Verständnis der Vernetzung.

Ein neuer Ansatz zum Herunterskalieren von binären Bildern bei gleichzeitiger Beibehaltung der Topologie.

Ein neues Modell verbessert die Segmentierungsgenauigkeit in der medizinischen Bildgebung bei begrenzten Daten.

Die Bedrohungen durch Angriffe von Gegnern im Bereich der medizinischen Bildgebung erkunden.

Neue Methoden in der dMRI verbessern die Bildqualität und Geschwindigkeit in der medizinischen Bildgebung.

Eine neue Methode verbessert die Bildwiederherstellung, indem sie das Rauschen bei Phasenrückgewinnungsaufgaben reduziert.

Dieser Artikel untersucht, wie das Verunstalten die Qualitätsbewertungen von MRI-Bildern beeinflusst.

Neue Methoden verbessern die Schlaganfallrisikobewertung mit IAC-Analyse.

Neue Methoden helfen, die Datenanalyse von SPD-Matrizen zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert die RF-Signalerkennung mit Diamant-Spin-Defekten.

Eine Methode, um Signale aus komplexen Daten in verschiedenen Bereichen zu extrahieren.

XLIP verbessert die Diagnose, indem es medizinische Bilder und Textbeschreibungen kombiniert.

Neue Methode verbessert die Leistung von supraleitenden Nanodraht-Detektoren für die Einzelphotonenerkennung.

Ein neues System verbessert die Gehirn-MRT-Berichterstattung für Radiologen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Bildqualität von MRTs durch fortschrittliches RF-Pulsdesign.

Eine neue Methode verbessert die Diagnose von intrakraniellen Blutungen mithilfe von schwach überwachten Lernen.

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.