Neuste Artikel für Pathologie

Ein neues Modell verbessert die Klassifizierung von Lungenkrebs-Subtypen mithilfe von CT- und pathologischen Bildern.

Eine neue Methode verbessert die Gewebeidentifikation in Biopsie-Schnitten, indem sie Artefakte entfernt.

MuTILs verbessert die Analyse von tumorinfiltrierenden Lymphozyten in Brustkrebsgewebe.

Eine Studie zeigt, dass die Ischämiezeit die Qualität von Biomolekülen in Krebsgewebe erheblich beeinflusst.

Maschinelles Lernen nutzen, um die digitale Pathologie zu verbessern und die Krankheitsdiagnose zu optimieren.

Ein neues Modell verbessert die Merkmalsextraktion für Ganzbildaufnahmen im Gesundheitswesen.

Ein neues Verfahren verbessert, wie Modelle Gewebeproben bei der Krebsentdeckung interpretieren.

EndoNet automatisiert die H-Score-Berechnungen für genauere Gewebeanalysen.

Neue Einblicke in zelluläre Interaktionen zeigen Veränderungen beim Kolorektalkrebs.

Ein neues Modell verbessert die Genauigkeit bei Nierenbiopsie-Diagnosen durch Instanzsegmentierung.

Eine neuartige Methode zur Analyse von Ganzbildaufnahmen für eine bessere Krankheitsklassifikation.

BoNuS automatisiert die Segmentierung von Zellkernen mit schwacher Überwachung und verbessert die Analyse von pathologischen Bildern.

Eine neue Methode verbessert die Analyse von Zellkernen in medizinischen Bildern durch unüberwachtes Anpassen.

Ein neues System hilft Pathologen, die Genauigkeit bei der Diagnose von Brust- und Hautkrebs zu verbessern.

Neuer hybrider Ansatz verbessert die Kernaussegmentierung in histologischen Bildern.

KI verändert, wie wir Krankheiten in der Pathologie diagnostizieren und behandeln.

Neues Tool verbessert das Verständnis von Krebs durch integrierte biologische Daten.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit bei der Diagnose und Behandlung von Nierengewebe.

Innovative Methoden verbessern die Erkennung von Proteinen in Gewebeproben zur Krebsdiagnose.

Die Forschung konzentriert sich darauf, Krankheitsmarker aus Gewebe Bildern vorherzusagen, um bessere Behandlungen zu ermöglichen.

Die Rolle von KI in der Verbesserung der digitalen Pathologie erkunden.

HIPI sagt Proteinlevel aus H&E-Bildern voraus und hilft bei der Krebsdiagnose.

Der Re-Embedded Regional Transformer verbessert die Krebsdiagnose durch innovative Merkmale-Re-Embedding-Techniken.

KI-Systeme verbessern die Diagnose von H. pylori-Infektionen.

AttriMIL verbessert die Tumorerkennung in Ganzbildaufnahmen durch fortgeschrittene Bewertungen und Einschränkungen.

Eine neue Methode verbessert die Gewebeanalyse für bessere Diagnosen.

Neuer Ansatz verbessert die Artefakterkennung in der Krebsdiagnose und steigert die Genauigkeit und Effizienz.

Neue Bildgebungstechnologie verbessert Auflösung und Geschwindigkeit in der Pathologie.

Ärzte können bessere Entscheidungen treffen, indem sie Mehrheitsabstimmungen mit KI-Unterstützung in der Pathologie nutzen.

Eine neue Methode verbessert die Bildanalyse in der digitalen Pathologie.

BEPH verbessert die Krebsdiagnose und Überlebensprognose durch innovative Bildanalyse.

TRACE verbessert die Bewertung der Arzneimittelsicherheit, indem es Gewebeproben mit KI analysiert.

Schaumzellen beeinflussen verschiedene Krankheiten durch Lipidansammlungen und Immunreaktionen.

Forschung zeigt, wie Immunzellen das Risiko für Mundkrebs vorhersagen können.

Honig gibt Einblicke in Pflanzen und Krankheitserreger, die die Gesundheit von Honigbienen beeinflussen.

Diese Methode nutzt partielle Label-Informationen, um die Tumorklassifikation in medizinischen Bildern zu verbessern.

Entdecke, wie das ENS die Darmfunktionen steuert und welche Rolle es bei Krankheiten spielt.

Ein neuer Ansatz mit Triple U-Net verbessert die Zellkernsegmentierung in medizinischen Bildern.

Maschinelles Lernen kombiniert Folienbilder und Genexpression für ein besseres Verständnis von Krankheiten.

Diese Studie untersucht, wie die Verdopplung des gesamten Genoms die Krebsentwicklung und -behandlung beeinflusst.