Neuste Artikel für Pathologie

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.

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.