Neuste Artikel für Medizinische Bildgebung

Wissenschaftler haben einen detaillierten Atlas des Mausgehirns erstellt, um die Forschung zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Analyse von MRT-Scans für Hirntumore.

MAISI erstellt hochwertige synthetische medizinische Bilder, um Datenbeschränkungen zu überwinden.

Eine neue Methode verbessert die medizinische Bildsegmentierung, indem sie den Informationsverlust verringert.

FiAt-Net verbessert die Erkennung von riskanten Plaques bei koronaren Arterienerkrankungen.

GLCONet verbessert die Erkennung von getarnten Objekten durch lokale und globale Merkmale.

Eine neue Methode verbessert den Merkmalsübertrag in impliziten neuronalen Darstellungen für Bilder.

KI-Tools zeigen Potenzial, die Genauigkeit bei der Diagnose von Hautkrankheiten zu verbessern.

Eine Studie vergleicht vortrainierte CNNs und Basis-Modelle für die medizinische Bildsuche.

Neue Bildgebungsverfahren verbessern die Diagnose von kardialer Sarkoidose durch automatisierte Analyse.

AUGMENT bietet einen neuen Ansatz zur Bewertung von KI-Segmentierungstools im Gesundheitswesen.

Deuterium-metabolisches Imaging gibt Einblicke in den Glukosestoffwechsel in Tumoren.

NSSR-DIL wandelt niedrigqualitative Bilder effizient um, ohne grosse Datensätze zu brauchen.

Neue Methode verbessert die Genauigkeit der Polypenerkennung bei Koloskopie-Verfahren.

Ein neuer Ansatz verbessert die Bild- und Formenrepräsentation mit einer lernbaren Aktivierungsfunktion.

Die Automatisierung der Tumorsegmentierung in PET/CT-Bildern verbessert die Genauigkeit und beschleunigt die Diagnose.

CCT-R verbessert die medizinische Bildsegmentierung mithilfe von semi-supervisiertem Lernen und räumlicher Registrierung.

Untersuchung der Variabilität von MRI T1-Messungen und der Rolle des Magnetisierungsübergangs.

Neue Methode verbessert die Bildanalyse im Gesundheitswesen mithilfe realistischer kontrafaktischer Bilder.

Ein neues Modell verbessert die Analyse medizinischer Bilder durch 3D-anatomische Kartierung.

Diese Studie verbessert die Genauigkeit der medizinischen Bildklassifikation mit synthetischen Daten.

Wir stellen ein einzigartiges neuronales Netzwerk vor, das komplexe Daten effektiv verarbeitet.

Lerne, wie Traktometrie dabei hilft, Gehirnverbindungen und die Auswirkungen des Alterns zu untersuchen.

SRIF verbessert die Formenabgleichstechniken für Animation, 3D-Druck und virtuelle Realität.

Patientenspezifische Modelle verbessern das Verständnis von Herzblutfluss und Behandlungsstrategien.

KI nutzen, um die frühe Diagnose von Netzhauterkrankungen durch verbesserte Bildgebungstechniken zu verbessern.

Ein neues Framework verbessert die Segmentierung mit wenigen Beispielen.

Dieser Artikel untersucht Methoden zur Identifizierung versteckter Formen in Materialien mittels Wellenverhalten.

Dieser Artikel bewertet die Zuverlässigkeit von MIL-Modellen in klinischen Anwendungen.

Innovative Methoden für effiziente Lösungen bei komplexen Umkehrproblemen in verschiedenen Bereichen.

WaveMixSR-V2 verwandelt Bilder mit niedriger Auflösung effizient in hochwertige Ausgaben.

Fortgeschrittene MRT-Methoden verbessern die Gehirnbildgebung und verringern gleichzeitig das Unbehagen der Patienten.

KI hilft dabei, synthetische CTA-Bilder aus TOF-MRA-Scans zu erstellen, was die Diagnose verbessert.

Ein neues Mixed-Reality-System verbessert Ultraschalluntersuchungen in abgelegenen Gegenden.

Verwendung von synthetischen PET/CT-Bildern zur Verbesserung der Tumordetektion und der Modellleistung.

Diese Studie analysiert den Einfluss von SRR-Methoden auf die Messungen des fetalen Gehirns.

GCC-UNet verbessert die Segmentierung von Netzhautfasern für eine bessere Krankheitsdiagnose.

Ein neuer Ansatz verbessert die Bildanalyse mit Strukturtenor und Ringfiltern.

SLaVA-CXR verbessert die Erstellung von Röntgenberichten für eine bessere klinische Effizienz.

Dieser Artikel behandelt neue Methoden zur Lösung des inversen Mediumproblems mit neuronalen Netzen.