Neuste Artikel für Medizinische Bildgebung

Maschinenlernen nutzen, um neue supraleitende Materialien effizient zu identifizieren.

Untersuchung der Rolle von Vision Transformers in semantischen Segmentierungstechniken und Anwendungen.

Neue Methoden mit Deep Learning verbessern die Tumorbewertung bei Glioblastom-Patienten nach der Operation.

Ein neuer Ansatz verbessert die Bewertung der Heilung von Scaphoidfrakturen durch Expertenkonsens.

Diese Studie bewertet GANs zur Verbesserung der Klassifizierung von Brust-X-Ray-Bildern durch Datenaugmentation.

Studie zeigt, wie Tau-Spiegel den kognitiven Rückgang bei Alzheimer beeinflussen.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit von Radiologieberichten durch die Nutzung von früheren Patienteninformationen.

Dieser Artikel beschäftigt sich mit symmetrischer Compton-Streuung und ihren möglichen Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

IST hilft bei der zuverlässigen Merkmalsextraktion aus medizinischen Bildern.

RegionMIR verbessert die Suche nach medizinischen Bildern durch fokussierte anatomische Regionen.

Neue Methode verbessert die Krebsdiagnose, indem sie den Gewebekontext berücksichtigt.

Ein neues Modell verbessert das Verständnis von Ladungswolken in Halbleiterdetektoren.

Neues Modell analysiert gefärbte Gewebe-Bilder, um Tumor-Hypoxie und Sauerstoffverteilung vorherzusagen.

Eine neue Methode verbessert die Analyse von Zahn-Röntgenbildern für bessere Diagnosen.

Eine Methode zur Verbesserung der Modellleistung in der Gewebe-Bildanalyse.

Eine neue Methode verbessert MRT-Scans, indem sie sich auf Kanten-Details konzentriert.

Die Forschung hebt den Wechsel zu nachhaltigen Gasen in der Teilchenmesstechnik hervor.

Eine neue Methode verbessert die Bildqualität mit Hilfe von Diffusionsmodellen.

Neue Methoden verbessern die Röntgenbildgebung für klarere medizinische und Materialeinblicke.

Der verteilte FrameBuffer verbessert die Render-Effizienz für grosse Datensätze über mehrere Computer.

Ein neues leichtgewichtiges Netzwerk verbessert die Datenrekonstruktion beim komprimierten Sensing.

Eine neue Methode verbessert die optische Kohärenztomographie für eine bessere Gewebeabbildung.

FAN-Net verbessert die Segmentierung von Schlaganfall-Läsionen mit fortschrittlichen Bildverarbeitungstechniken.

DeepPrep beschleunigt und verbessert die Analyse von Gehirnscans mit Deep Learning-Techniken.

Neue Techniken verbessern die Analyse versteckter Eigenschaften mit Hilfe von Wellen.

Forschung zu Gammastrahlen verbessert medizinische Bildgebungstechniken wie PET-Scans.

Eine neue Methode zeigt vielversprechende Ansätze zur Verbesserung der MRT-Bildqualität mit begrenzten Daten.

Ein Blick darauf, wie die Diffusions-MRT unser Wissen über das Gehirn verbessert.

Die Vertrauenswürdigkeit von Vision Transformers in der Bildanalyse im Gesundheitswesen verbessern.

PEFT verbessert KI-Modelle für medizinische Bildgebung, indem es weniger Daten und Ressourcen nutzt.

MRC-Net verbessert die Diagnose von Netzhauterkrankungen durch verbesserte Gefässsegmentierungstechniken.

Slime macht das Bildabgleichen einfacher, indem es sich auf flache Bereiche konzentriert, um genauere Ergebnisse zu liefern.

Die Vorhersage des Gehirnalters mit neuronalen Netzwerken gibt Einblicke in die Gehirngesundheit.

Eine Studie darüber, wie synthetische Gefässbäume neue Erkenntnisse über den Blutfluss liefern.

FocusContrast verbessert die Analyse medizinischer Bilder, indem es wichtige diagnostische Details priorisiert.

Neue Methoden verbessern die Signalwiederherstellung aus komprimierten Daten.

Eine Studie über Regressionsmodelle zum Verständnis von Formen in der Neurowissenschaft.

Ein neuer Ansatz, um den Teilchentransport in Materialien mit komplexen Geometrien zu lösen.

Ein neues Modell verbessert die Segmentierung von Herzbildern für ein besseres AF-Management.

Eine neue Methode verbessert die Bildwiederherstellung, indem sie Unsicherheiten besser bewertet.