HAPNet combina datos hiperespectrales y SAR para mejorar la clasificación de la cobertura del suelo.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
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Descubre cómo EUIS-Net mejora la segmentación de imágenes de ultrasonido de mama para una mejor detección del cáncer.
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Este estudio evalúa la precisión de la IA en el diagnóstico de la malaria en diferentes entornos de atención médica.
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Descubre cómo la IA está transformando el diagnóstico en patología computacional usando modelos de base y de lenguaje visual.
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Un enfoque de aprendizaje profundo mejora las predicciones de supervivencia para el cáncer de esófago de células escamosas.
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Un nuevo método mejora la calidad de imagen de la resonancia magnética de difusión usando aprendizaje automático.
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Un nuevo enfoque mejora la identificación de TLS usando técnicas de tinción más simples.
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Nuevas técnicas mejoran la precisión de las pruebas de HER2 para el tratamiento del cáncer de mama.
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BCDNet ofrece detección de cáncer de mama eficiente con menores necesidades de recursos.
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Un nuevo método para contar glóbulos blancos en lesiones musculares mejora el análisis de la curación.
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Un nuevo modelo mejora la calidad de imagen en tomografías computarizadas de baja dosis.
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MSFMamba mejora la precisión de clasificación al combinar datos hiperespectrales, LiDAR y SAR.
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Un nuevo modelo predice la integridad del CST a partir de escaneos de CT para la recuperación del accidente cerebrovascular.
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Un nuevo enfoque para mejorar la precisión del modelo en medio del ruido de etiquetas.
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Un nuevo método de ataque socava los sistemas de detección de deepfakes.
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Nuevo plugin simplifica el etiquetado de imágenes médicas 3D en 3D Slicer.
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Histo-Diffusion mejora la imagen de alta resolución para un diagnóstico preciso de enfermedades.
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Los modelos de aprendizaje profundo mejoran la detección de COVID-19 en radiografías de pecho, ayudando a los esfuerzos de salud.
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Nuevos métodos mejoran la precisión en la imagenología cardiovascular para mejores evaluaciones de salud del corazón.
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Un nuevo sistema combina YOLO y SAM para mejorar la detección de gliomas en cirugía.
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El aprendizaje profundo mejora la detección automática de los fotorreceptores cónicos en imágenes AOSLO.
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Una nueva técnica de análisis de video capta eficazmente señales del corazón sin sensores.
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Nuevos métodos estabilizan las imágenes de las cámaras de robots para mejorar la percepción.
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Un nuevo enfoque para diagnosticar el glaucoma a través de las relaciones entre biomarcadores.
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LV-UNet ofrece segmentación eficiente de imágenes médicas para aplicaciones en tiempo real.
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Un estudio sobre métodos para estimar la intensidad de la turbulencia a partir de videos.
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Nuevos métodos mejoran las predicciones de la dinámica costera usando deep learning.
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NeRF-CA mejora la imagen del corazón al reconstruir visuales 4D a partir de vistas limitadas de rayos X.
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El modelo ECDB mejora la restauración de imágenes mediante un mejor control y técnicas efectivas.
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OrthoDoc combina imágenes de TC y texto para mejorar los diagnósticos médicos.
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El nuevo método MedDet mejora la eficiencia en la detección de hernias de disco cervical utilizando técnicas avanzadas.
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Los métodos aprendidos mejoran la eficiencia y calidad de la compresión de imágenes.
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Este artículo explora los beneficios de la radiografía de campo oscuro para evaluar cuerpos extraños médicos.
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Un estudio sobre cómo diferentes descripciones impactan en los modelos de aprendizaje automático en imágenes médicas.
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ResEmoteNet mejora la forma en que las máquinas leen las expresiones faciales para varias aplicaciones.
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Un método que combina imágenes de fondo de ojo y OCT mejora la precisión del diagnóstico de la DMAE.
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Un nuevo método mejora la calidad y eficiencia de la generación de videos.
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Nuevo método mejora significativamente la claridad de las imágenes submarinas.
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Un nuevo marco mejora las imágenes médicas usando información anatómica local para un mejor diagnóstico.
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Un nuevo enfoque mejora la imagen de resonancia magnética cardíaca, reduciendo el ruido y mejorando los detalles.
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