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Dimalis simplifica el estudio de microorganismos a través de técnicas avanzadas de análisis de imágenes.

Nuevos métodos mejoran la segmentación de vasos en imágenes de OCTA para detectar enfermedades oculares mejor.

UNSEG simplifica la segmentación de células y núcleos en muestras de tejido sin necesidad de una formación extensa.

Este artículo revisa el papel de SAM en la segmentación de imágenes médicas para la terapia de radiación.

Nuevas estrategias mejoran la precisión en la segmentación de imágenes médicas para mejores diagnósticos.

Un estudio revela preocupaciones importantes sobre la replicación de resultados en competiciones de segmentación de imágenes médicas.

Un nuevo método ayuda a los creadores de cómics a adaptar su arte para diferentes plataformas digitales.

Un nuevo modelo mejora la detección de lesiones y la estimación de edad en pacientes con ACV.

Nuevo método mejora la detección de múltiples objetos en movimiento en imágenes.

Un nuevo conjunto de datos que se centra en edificios altos y áreas urbanas densas.

Un nuevo método mejora la segmentación del coroides en OCT para mejores diagnósticos de salud ocular.

Nueva tecnología mejora la detección de plagas para ayudar a los agricultores a reducir el uso de pesticidas.

M-FLAG mejora el análisis de imágenes médicas usando modelos de lenguaje congelados y entrenamiento optimizado.

Nuevo método muestra potencial para identificar imágenes médicas desconocidas.

Un nuevo enfoque mejora la fiabilidad de los modelos de aprendizaje profundo al medir la incertidumbre.

La investigación muestra que hay potencial en usar imágenes sintéticas para una segmentación efectiva de pólipos.

Un método que mejora el aprendizaje automático para imágenes médicas con menos datos.

Este nuevo enfoque mejora la forma en que se analizan las conexiones cerebrales usando resonancia magnética por difusión.

Un nuevo método mejora el análisis de glóbulos blancos en imágenes médicas.

Un nuevo enfoque mejora la precisión para identificar las aspas de los aerogeneradores mediante un procesamiento de imágenes avanzado.

Un método para convertir nubes de puntos en rejillas eficientes para un análisis más rápido.

Combinar imágenes médicas y reportes mejora la toma de decisiones y la precisión en la salud.

CheXmask ofrece máscaras de segmentación de alta calidad para radiografías de tórax, ayudando en el diagnóstico.

Un nuevo enfoque mejora la precisión en la detección de lesiones hepáticas.

Nuevo método simplifica la creación de modelos 3D precisos a partir de pocas imágenes.

Un nuevo método mejora el análisis de nubes de puntos a través de estrategias de agrupamiento eficientes.

Una herramienta fácil de usar para analizar imágenes y videos de animales.

Un nuevo marco mejora la representación a nivel de voxel en la segmentación de imágenes médicas.

Mejorando sistemas de detección y segmentación de objetos para que los autos autónomos sean más seguros.

Un nuevo enfoque mejora la visibilidad de los vasos sanguíneos en imágenes retinianas, ayudando en el diagnóstico de enfermedades.

Presentando un modelo estocástico para mejorar la precisión en la predicción de imágenes.

ARHNet mejora la calidad de imágenes sintéticas para una mejor segmentación de lesiones cerebrales.

Los autoencoders disruptivos mejoran el análisis de imágenes médicas en 3D.

El método KIBS simplifica modelos urbanos 3D usando imágenes satelitales únicas.

Un marco innovador mejora la eficiencia en la cosecha de tomates a través de la detección de madurez.

Nuevo método mejora la detección de objetos camuflados usando técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes.

Un nuevo método mejora la compresión de imágenes para sistemas de conducción más eficientes.

Un nuevo enfoque mejora la claridad en la imagen de las células cerebrales, especialmente las microglías.

Un nuevo método para rastreo y segmentación usando solo modelos de apariencia.

Los modelos de fundación están mejorando la eficiencia en la segmentación de imágenes médicas.