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Nuevas medidas mejoran las comparaciones de conjuntos de datos médicos complejos.

Un nuevo método mejora la imagen óptica y la seguridad del paciente en el cuidado de la salud.

Explorando el aprendizaje de pocos ejemplos y métodos multimodales para el diagnóstico médico.

Entender cómo se mueve la luz a través de materiales anisotrópicos es clave para varias aplicaciones.

Radar Fields transforma datos de radar en imágenes 3D detalladas para diversas aplicaciones.

Este estudio examina el sesgo en modelos de Aprendizaje Continuo para imágenes médicas.

Nuevos métodos reducen los riesgos de memorización en la imagenología médica con modelos de difusión.

Un desafío enfocado en modelos generativos profundos para la generación de imágenes médicas realistas.

Un método para cuantificar la incertidumbre en la imagenología médica para mejorar el diagnóstico.

Un nuevo método simula de manera efectiva objetos elásticos en varias representaciones.

Nuevos métodos de aprendizaje están transformando las aplicaciones de IA en el campo médico.

AcuVR usa la Realidad Virtual para mejorar la seguridad y efectividad del entrenamiento en acupuntura.

Explora cómo los pulsos compuestos mejoran el control de la luz en óptica y computación cuántica.

La IA mejora la detección temprana de pólipos colorrectales mediante técnicas de imagen avanzadas.

Nueva tecnología empodera a los trabajadores de la salud con herramientas de diagnóstico basadas en smartphones.

Explorando las amenazas que suponen los ataques adversariales en la imagenología médica.

Entender explicaciones contrafactuales para mejorar el diagnóstico médico a través de la IA.

Explora cómo la IA y el aprendizaje por transferencia están cambiando la detección del cáncer de riñón.

Presentando un modelo para aclarar ambigüedades en imágenes de bordes binarios.

Una exploración del comportamiento del sonido en líquidos burbujeantes y sus posibles aplicaciones.

GenFormer mejora el rendimiento de los transformadores en la clasificación de imágenes usando datos generados.

Examinando el sesgo en los modelos de base y su impacto en los resultados de la imagenología médica.

Un nuevo método crea imágenes de tomografías computarizadas de pulmones realistas para mejorar los diagnósticos médicos.

Un método innovador de datos sintéticos mejora la precisión de la imagen médica mientras protege la privacidad de los pacientes.

La IA confiable en imágenes médicas necesita informes claros sobre la variabilidad del rendimiento.

Un nuevo método mejora el análisis de imágenes médicas al reducir la entrada manual.

Un estudio destaca la necesidad de explicaciones claras de IA en entornos clínicos.

Introduciendo la equidad de suma positiva para mejorar los resultados de la IA en los sistemas de salud.

La IA mejora la detección de piedras en los riñones mientras asegura la privacidad de los datos del paciente.

Un nuevo método mejora el reconocimiento de imágenes donde los datos son escasos.

Entendiendo el papel de la IA en la medicina a través de técnicas de IA explicable (XAI).

Descubre cómo la imagenología por microondas y el algoritmo MUSIC revelan objetos ocultos de manera no invasiva.

Un nuevo método mejora la colaboración entre humanos y la IA para tomar mejores decisiones.

Una nueva herramienta que mejora los métodos de procesamiento de señales.

Descubre cómo DPCA mejora la claridad e interpretación de datos.

Un nuevo enfoque mejora la precisión de las radiografías de pecho utilizando el historial del paciente.

Un nuevo método simplifica el etiquetado de imágenes médicas usando solo una rebanada anotada.

Un método que permite a los modelos aprender nuevos conceptos solo usando descripciones en texto.

Nuevos métodos mejoran el estudio de la conductividad eléctrica en materiales.

Descubre cómo la detección de objetos identifica y localiza diferentes cosas en las imágenes.