Neuste Artikel für Pathologie

Neue Modelle verbessern die Gewebe-Bildqualität für eine bessere Krankheitsdiagnose.

Ein neuer Datensatz verbessert die Bewertung von Retikulinfasern in Knochenmarkbiopsien.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Analyse von medizinischen Gewebeabbildungen.

Untersuchen, wie infizierte Zellen auf verschiedene Todesmechanismen reagieren.

Eine neue Pooling-Methode verbessert KI für eine bessere Krebsdiagnose.

Eine neue Methode kombiniert Bildgebungs- und Genomdaten, um das Verhalten von Krebs zu untersuchen.

Eine neue Methode verbessert synthetische Daten für die Analyse von Gewebemustern.

Diese Studie präsentiert ein zweistufiges Konzept zur Generierung von Daten in der medizinischen Forschung.

Ein zuverlässiges KI-Modell entwickeln, um die Diagnose von Prostatakrebs anhand von Biopsien zu verbessern.

Hämatoxylin- und Eosin-Färbung verbessert die Bewertung von Immunzellen in Tumoren.

Ein neues Framework verbessert die WSI-Klassifikation, indem es den räumlichen Kontext einbezieht.

NuLite optimiert die Krebsdiagnose mit schneller und effizienter Bildsegmentierung.

Eine neue Methode verbessert die Gewebeanalyse mit mehreren Färbungen und Machine Learning.

Neues Modell behebt das Problem der Merkmalskollaps in der digitalen Pathologie mit Farbnormalisierung.

Snuffy bietet eine Machine-Learning-Lösung für eine präzise WSI-Analyse an.

HistoGym hilft bei der Krebsdiagnose, indem es KI einsetzt, um Gewebe-Bilder zu analysieren.

Ein genauerer Blick auf seltene Speicheldrüsentumoren, ihre genetischen Faktoren und Behandlungsmöglichkeiten.

Innovative Ansätze verbessern die Krebsdiagnose durch die Analyse von ganzen Schnittbilden.

Entdecke, wie KI die Diagnostik in der computergestützten Pathologie mit Basis- und Bild-Sprachmodellen verändert.

Ein neuer Ansatz verbessert die TLS-Identifikation mit einfacheren Färbetechniken.

Histo-Diffusion verbessert hochauflösende Bildgebung für eine genaue Krankheitsdiagnose.

Eine neue Methode verbessert die Klassifizierung von Krebsgewebe mit Hilfe von Vision-Language-Modellen.

MoPaDi erstellt kontrafaktische Bilder zur Unterstützung von Krebsdiagnosen.

Forscher entwickeln Methoden, um Blutbildaufnahmen zu standardisieren, damit Diagnosen besser werden.

Ein neuer Ansatz verbessert die digitale Pathologie und sorgt gleichzeitig für den Datenschutz der Patienten.

Eine Studie zeigt, dass Farbvariationen bei Proben die tiefen neuronalen Netzwerke bei der Krebsprognose behindern.

Die Rolle des Tumor-Budding bei der Vorhersage von Ergebnissen bei kolorektalem Krebs erkunden.

AMD-MIL verbessert die Gewebeanalyse für schnellere und genauere Krankheitsdiagnosen.

Forschung zeigt, wie Zellinteraktionen die Ergebnisse bei Darmkrebs beeinflussen.

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

Untersuchung von Datensatzproblemen, die die Genauigkeit der Gewebe-Bildklassifizierung beeinträchtigen.

Ein automatisiertes Modell verbessert die Erstellung von Berichten über Mehrorganpathologien.

Neue Erkenntnisse betonen die Rolle von PrP bei Prionenerkrankungen und mögliche Behandlungsstrategien.

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

FAST verbessert die Krankheitsklassifizierung mit Ganzbildaufnahmen und minimalem Experteninput.

Forschung untersucht KI-Methoden, um die Genauigkeit der Gleason-Einstufung bei Prostatakrebs zu verbessern.

Studie zeigt, dass KI-Tools besser bei der Beantwortung von Pathologiefragen abschneiden als menschliche Trainees.

HistoROI verbessert die Gewebeklassifizierung in der medizinischen Diagnostik mit Hilfe von Ganzbildaufnahmen.

Batch-Effekte machen es kompliziert, wie Deep Learning in der Histopathologie eingesetzt wird, was die Krankheitsanalyse beeinflusst.

Untersuchung des Invasionsprozesses von Toxoplasma gondii und dessen Auswirkungen auf Wirtszellen.