Neuste Artikel für Medizintechnik

Neue Methoden verbessern die Gefässsegmentierung in OCTA-Bildern für eine bessere Erkennung von Augenerkrankungen.

DenseMP nutzt begrenzte Daten für eine präzise medizinische Bildsegmentierung.

Fortschritte im maschinellen Lernen zielen darauf ab, die Genauigkeit der Klassifizierung von Nierensteinen zu verbessern.

Die Forschung konzentriert sich auf Genbearbeitung, um neue Malariabehandlungen zu entwickeln und den Parasiten zu verstehen.

UNSEG vereinfacht die Zell- und Zellkernsegmentierung in Gewebeproben ohne viel Training.

Neue Technologie verbessert die Rekonstruktion von Herzformen für bessere Diagnosen und Behandlungen.

Untersuchung der Schwierigkeiten bei der ROP-Diagnose durch automatisierte Systeme.

Ein neuer Ansatz zur EKG-Analyse hilft bei der Erkennung von Herzkrankheiten.

Neue Techniken verbessern die Bildanalyse und die Diagnosengenauigkeit bei Brustkrebs.

Eine neue Methode verbessert die Choroid-Segmentierung in OCT für bessere Augen-Gesundheitsdiagnosen.

Modulares Lernen und Selbsttraining nutzen, um die medizinische Bildanalyse zu verbessern.

M-FLAG verbessert die Analyse medizinischer Bilder mit gefrorenen Sprachmodellen und optimiertem Training.

CoAD verbessert die Genauigkeit von automatischen Diagnosen im Gesundheitswesen durch bessere Symptomanagement.

Bewertung von Machine-Learning-Techniken zur effektiven Klassifizierung von Brustkrebs.

Eine neue Technik schätzt das Zellverhalten aus einzelnen Gewebeproben.

DualAttNet verbessert die Genauigkeit bei der Erkennung von Lungenerkrankungen durch innovative Aufmerksamkeitsmethoden.

Ein neues Modell verbessert die Erkennung von chirurgischen Interaktionen durch innovative Techniken.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit und Effizienz bei der medizinischen Bildsegmentierung.

Diese Forschung bewertet die Effektivität von SAM bei der Verbesserung von Salienz-Karten in der medizinischen Bildgebung.

Eine neue Methode verbessert die Erstellung von Berichten aus Brust-Röntgenbildern mithilfe von historischen Daten.

Ein neues Gerät bietet innovative elektrische Stimulation für die Verdauungsgesundheit.

Forschungsteams verbessern die Koloskopietechniken durch 3D-Bildgebung, um Darmkrebs zu entdecken.

Analyse, wie Scherkräfte die Tropfenbildung in verschiedenen Industrien beeinflussen.

WeakPolyp vereinfacht die Polypenerkennung mit Hilfe von Begrenzungsrahmen für schnellere und genauere Ergebnisse.

PathOmics integriert Pathologie- und Genomdaten, um Überlebensprognosen für Kolorektalkrebs zu verbessern.

Forschung zu HEAs zeigt Potenzial für fortschrittliche supraleitende Materialien.

GSMorph macht die Bildregistrierung einfacher und verbessert Geschwindigkeit und Genauigkeit im Gesundheitswesen.

Ein neuer Ansatz zur Bewertung von abdominaler Aortenverkalkung in der medizinischen Bildgebung zeigt vielversprechende Ergebnisse.

Entdecke, wie 7-DOF-Roboter Flexibilität und Effizienz in verschiedenen Anwendungen verbessern.

Die Kombination aus medizinischen Bildern und Berichten verbessert die Entscheidungsfindung und Genauigkeit im Gesundheitswesen.

Entdecke, wie dynamische Pfadkontrolle die Effizienz der Bildverarbeitung verbessert.

Neue Modelle verbessern die Vorhersagen zum Fortschritt der altersbedingten Makuladegeneration.

Ein neues Tool verbessert die Bildqualität in der Pathologie für bessere Diagnosen.

Die Forschung konzentriert sich auf das Verhalten von Immunzellen, um die Behandlung von Eierstockkrebs zu verbessern.

Neues KI-Gerät soll die Diagnose und Behandlung von düngemittelübertragenen Würmern verbessern.

Ein System, das Ultraschall und CT/MRT kombiniert, um bessere medizinische Entscheidungen zu treffen.

CliniDigest vereinfacht die Zusammenfassungen klinischer Studien für bessere Gesundheitsinsights.

ProtoASNet verbessert die Diagnose von Aortenstenose mit klaren Erklärungen und Umgang mit Unsicherheiten.

Ein neues KI-System soll verschiedene medizinische Daten und Aufgaben integrieren, um eine bessere Versorgung zu bieten.

Neue Methode nutzt chirurgische Video-Vorlesungen für besseres maschinelles Lernen in der Chirurgie.