Neuste Artikel für Medizinische Bildgebung

Die Erforschung der Auswirkungen von föderiertem Lernen auf den Datenschutz und die Schutzstrategien für medizinische Daten.

Ein neuer Ansatz nutzt Echtzeit-MRT, um die Bewegungen bei der Sprachproduktion sichtbar zu machen.

Ein neuer KI-Ansatz verbessert die Diagnose von Adenokarzinomen unter verschiedenen Bildgebungsbedingungen.

Wissenschaftler revolutionieren die Gehirnabbildung mit simulationsbasierten Inferenz, was Geschwindigkeit und Genauigkeit verbessert.

Neue Methode verbessert CT-Bilder für bessere Planung von Krebsbehandlungen.

Eine Methode, die 3D-Formen mit 2D-Bildern ohne passende Punkte ausrichtet.

Ein Modell zur Bewertung der Segmentierungsqualität ohne Referenzdaten.

MedCLIP-SAMv2 verbessert die Tumorerkennung mithilfe fortschrittlicher Segmentierungstechniken und minimalen beschrifteten Daten.

Ein neuer Index hilft dabei, die Vielfalt in KI-generierten medizinischen Bildern zu bewerten.

Eine frische Methode verbessert die CT-Bildqualität, indem sie Ringartefakte effektiv entfernt.

Diese Studie zeigt effektive Methoden zur Erkennung von Handgesten durch Ultraschallbildgebung.

Diese Studie untersucht die schnelle Bildgebung des fetalen Gehirns und der Plazenta mit Niedrigfeld-MRT.

MedViLaM integriert mehrere medizinische Datentypen für bessere Analyse und Entscheidungsfindung.

Neues Modell vereinfacht die Berichtserstellung aus Gehirn-CT-Scans.

DuoGNN verbessert die Graphanalyse, indem es die Interaktionen von Knoten trennt, um die Leistung zu steigern.

Eine neue Methode verbessert die MRT-Bilder, indem sie Bewegungen während der Aufnahmen korrigiert.

UIR-LoRA verbessert die Bildwiederherstellung, indem es mehrere Verschlechterungen gleichzeitig bearbeitet.

Eine neue Methode verbessert die Segmentierungsgenauigkeit, indem sie Form und Intensität in medizinischen Bildern kombiniert.

Neue Technik verbessert die Bildqualität in der medizinischen Bildgebung, indem sie Datenprobleme angeht.

Forschung zeigt, dass 18F-PI-2620 vielversprechend ist, um den Tau-Aufbau bei PSP-Patienten zu verfolgen.

Die Kombination von MRI-Typen verbessert die Segmentierung von Hirntumoren und die Behandlungsergebnisse.

TUMSyn erzeugt MRT-Bilder mit bestehenden Scans und Textvorgaben, um Diagnosen zu unterstützen.

RadFlag hilft, sicherzustellen, dass KI-generierte medizinische Berichte genau und vertrauenswürdig sind.

Die Studie untersucht die Auswirkungen von verlustbehafteter Kompression auf Deep Learning in der medizinischen Bildsegmentierung.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit der Erkennung in der medizinischen Bildgebung.

Forscher erhöhen die Spin-Polarisation von Kohlenstoff-13 um 5% bei Raumtemperatur.

Die Erkundung des Potenzials phononischer Frequenzkämme in molekularen Systemen und deren Anwendungen.

DRL-STNet verbessert die Segmentierung von medizinischen Bildern über verschiedene Modalitäten hinweg.

Neue Deep-Learning-Methode verbessert die Geschwindigkeit und Qualität der Bildgebung des Gehirnstoffwechsels.

Ein neues KI-Modell verbessert die Klassifizierung von Lungenerkrankungen durch Röntgenbilder.

Neue Methoden verbessern die Analyse von medizinischen Bildern, indem sie 2D- und 3D-Daten verbinden.

Eine neue Pipeline verbessert die Calcium-Imaging-Analyse in der Neurowissenschaftsforschung.

iLGAD-Sensoren zeigen vielversprechende Fortschritte bei der Verbesserung der Genauigkeit und Effizienz der Strahlungsdetektion.

KI-Technologie verändert, wie Röntgenberichte erstellt werden, und verbessert die Effizienz.

Ein Deep-Learning-Modell verbessert die Erkennung von Karotis-Plaques in Ultraschallbildern.

Studie findet Methoden, um das Rauschen in medizinischen Bildern zu reduzieren, damit Tumore besser verfolgt werden können.

Die Kombination von Bildgebung und genetischen Daten verbessert die Genauigkeit der Lungenkrebsdiagnose.

Techniken zur Rauschreduzierung verbessern die Bildqualität in verschiedenen Bereichen.

Innovative Techniken in der synthetischen Datengenerierung verbessern das Echokardiografie-Training.

Diese Studie verbessert die MRT-Analyse für eine bessere Bewertung des Halsmarkes.