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Nuevas técnicas permiten una segmentación flexible de datos de Lidar sin necesidad de etiquetado extenso.

Nuevas técnicas de MRI mejoran la imagen y segmentación del tálamo.

Un nuevo método mejora la precisión de las exploraciones cerebrales para estudios hipotalámicos.

El modelo DOFA mejora el análisis de datos de observación de la Tierra al integrar múltiples tipos de datos.

Un nuevo modelo mejora la eficiencia de conversión de voz a texto en aplicaciones en tiempo real.

Estudiar el habla en segmentos mejora la comprensión de las respuestas del cerebro al lenguaje.

Annolid automatiza el seguimiento de animales en videos, ayudando a los investigadores a estudiar su comportamiento.

Las soluciones automatizadas para identificar tumores cerebrales muestran potencial para mejorar la atención al paciente.

H-SAM mejora el análisis de imágenes médicas con menos datos etiquetados necesarios.

Un nuevo marco mejora la detección de interferencias de radiofrecuencia para obtener observaciones cósmicas más claras.

Mejorando la detección de objetos grandes en entornos de vehículos autónomos.

LST-AI ofrece un método confiable para identificar lesiones en pacientes con esclerosis múltiple.

LeGrad mejora la comprensión de las predicciones de los Vision Transformers a través de mapas de calor efectivos.

Este artículo habla sobre un nuevo marco para la generación de imágenes multi-sujeto distintas.

SaLIP combina SAM y CLIP para una segmentación eficiente de imágenes médicas.

Nuevos métodos mejoran la privacidad del paciente mientras mejoran la investigación de imágenes médicas.

Un nuevo método mejora la segmentación con mínimas anotaciones en imágenes médicas en 3D.

MCPNet ofrece una visión más clara sobre las decisiones de los modelos de aprendizaje profundo a través de la extracción de conceptos a varios niveles.

Nuevo modelo mejora la precisión en la detección de tumores mediastínicos usando aprendizaje semi-supervisado.

Un nuevo método mejora la precisión de los sistemas de reconocimiento de actividades.

CBC3D ofrece una generación de malla mejorada para la planificación quirúrgica y simulaciones.

Un enfoque novedoso que utiliza programación genética para mejorar las funciones de pérdida en la clasificación de imágenes.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia del seguimiento de objetos y la anotación en el procesamiento de video.

Un nuevo sistema mejora la edición de imágenes usando instrucciones de texto simples.

Una herramienta para que los investigadores estudien los rasgos de color en datos de biodiversidad.

Explorando las capacidades de los modelos de lenguaje visual en el análisis de imágenes de microscopía.

Una nueva base de datos mejora las técnicas de imagen para mejores resultados en cirugías cerebrales.

Explorando la explicabilidad basada en la influencia en la IA para la imagenología de tumores cerebrales.

EVA-X mejora la evaluación de radiografías de tórax usando técnicas avanzadas de IA.

LHU-Net mejora la precisión y la eficiencia en la segmentación de imágenes médicas, ayudando a los profesionales de la salud.

Nuevos métodos mejoran la imagen de células y orgánulos para la investigación biológica.

Descubre cómo TEP transforma la detección de bordes de textura sin entrenamientos complicados.

Nuevo método mejora el análisis de imágenes para la investigación del cáncer.

Este estudio evalúa métodos de aprendizaje profundo para marcar tumores de cáncer en escaneos médicos.

Un nuevo enfoque usando Triple U-Net mejora la segmentación de núcleos en imágenes médicas.

Un método rápido y efectivo para segmentar capas de la retina usando imágenes de OCT.

CSA-Net mejora la precisión de segmentación para imágenes médicas, aumentando las capacidades de diagnóstico.

Una nueva caja de herramientas mejora la segmentación LiDAR para autos autónomos más seguros.

La armonía mejora la eficiencia del aprendizaje automático en la comprensión de imágenes y videos.

La investigación revela nuevas ideas sobre la ADPKD usando técnicas automáticas de segmentación de quistes.