Neuste Artikel für 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.

Diese Studie untersucht das Potenzial von KI bei der Klassifizierung von Subtypen des Eierstockkrebses.

Ein frischer Ansatz verbessert die Genauigkeit bei der Diagnose von Blasenkrebs.

BPGT verbessert die Genauigkeit bei der Vorhersage genetischer Mutationen aus Gewebeabbildern für eine bessere Krebsbehandlung.

Forschung zeigt die komplexe Beziehung zwischen Myelin und Nervenfasern.

Ein neues Modell verbessert die Genauigkeit bei der Brustkrebsdiagnose durch fortschrittliche Bildanalyse.

Eine neue Methode verbessert die Analyse von Gewebe Bildern für eine bessere Krankheitsdiagnose.

Ein Blick darauf, wie maschinelles Lernen bei der Diagnose von melanocytären Atypien hilft.

STimage-1K4M kombiniert detaillierte Bilder und Gen-Daten, um die Forschung zu Krankheiten zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert Pathologie-Bilder für eine genaue Krankheitsdiagnose.

Neue Methode verbessert die Diagnose von Brustkrebs, indem mehrere Schlüsselfaktoren gleichzeitig analysiert werden.

Neues KI-System zeigt vielversprechende Ergebnisse bei der effektiven Diagnose von Mundtumoren.

Ein neues Modell verbessert die Integration von Bildern und Text in der Pathologie.

HoloHisto verbessert die Segmentierung von hochauflösenden Gewebeaufnahmen für ne bessere Analyse.

DGR-MIL verbessert die Krebsentdeckung, indem es sich auf die Vielfalt der Instanzen in Ganzbildaufnahmen konzentriert.

Neues KI-Modell verbessert Tumorsegmentierung und Diagnose bei Lungenkrebs.

Neues Framework verbessert die Vorhersage genetischer Biomarker bei Darmkrebs mit Hilfe von Ganzbildaufnahmen.

Die Erforschung der Auswirkungen von selbstüberwachtem Lernen in der digitalen Pathologie-Forschung und klinischen Anwendungen.

Untersuchung der Expression und Regulation von ORF75 in KSHV-assoziierten Krankheiten.

Eine neue Methode nutzt KI, um die Genauigkeit der Krebsgradierung zu verbessern.

GPC bietet ein einheitliches Modell für mehrere Aufgaben der Pathologieklassifikation an.

Das CAMP-Modell verwandelt die Klassifizierung von Pathologie-Bildern für bessere Diagnosen.

C-DASH verbessert die Mehrphotonenmikroskopie für klarere biologische Bildgebung.

FALFormer verbessert die Genauigkeit bei der Analyse von medizinischen WSIs für Diagnosen.

HistoGPT verändert, wie Pathologen Berichte aus Gewebeabbildungen erstellen.

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.