Ingeniería Eléctrica y Ciencia de Sistemas - Procesado de imagen y vídeo

Presentamos una nueva herramienta para acelerar el preprocesamiento de VBM en estudios cerebrales.

Una mirada a cómo la modelación de órganos está mejorando la precisión quirúrgica.

Diff-PCC mejora la eficiencia y calidad de la compresión de nubes de puntos usando modelos de difusión.

Un nuevo modelo mejora la detección y clasificación de la neumonía y el COVID-19 a partir de imágenes médicas.

Nuevo conjunto de datos mejora el rendimiento de la cámara en escenas de manejo nocturno.

Un nuevo método mejora la precisión en la imagenología y diagnóstico de tumores cerebrales.

Un nuevo método mejora la precisión de los informes al centrarse en las anomalías detectadas en las tomografías computarizadas.

NuSegDG ofrece una mejor precisión para el análisis de imágenes médicas.

Un nuevo método mejora la calidad de imagen afectada por la doble compresión JPEG.

Las técnicas de deep learning mejoran la calidad de imagen en tomografía por rayos X para varias aplicaciones.

HAPNet combina datos hiperespectrales y SAR para mejorar la clasificación de la cobertura del suelo.

Descubre cómo EUIS-Net mejora la segmentación de imágenes de ultrasonido de mama para una mejor detección del cáncer.

Este estudio evalúa la precisión de la IA en el diagnóstico de la malaria en diferentes entornos de atención médica.

Descubre cómo la IA está transformando el diagnóstico en patología computacional usando modelos de base y de lenguaje visual.

Un enfoque de aprendizaje profundo mejora las predicciones de supervivencia para el cáncer de esófago de células escamosas.

Un nuevo método mejora la calidad de imagen de la resonancia magnética de difusión usando aprendizaje automático.

Un nuevo enfoque mejora la identificación de TLS usando técnicas de tinción más simples.

Nuevas técnicas mejoran la precisión de las pruebas de HER2 para el tratamiento del cáncer de mama.

BCDNet ofrece detección de cáncer de mama eficiente con menores necesidades de recursos.

Un nuevo método para contar glóbulos blancos en lesiones musculares mejora el análisis de la curación.

Un nuevo modelo mejora la calidad de imagen en tomografías computarizadas de baja dosis.

MSFMamba mejora la precisión de clasificación al combinar datos hiperespectrales, LiDAR y SAR.

Un nuevo modelo predice la integridad del CST a partir de escaneos de CT para la recuperación del accidente cerebrovascular.

Un nuevo enfoque para mejorar la precisión del modelo en medio del ruido de etiquetas.

Un nuevo método de ataque socava los sistemas de detección de deepfakes.

Nuevo plugin simplifica el etiquetado de imágenes médicas 3D en 3D Slicer.

Histo-Diffusion mejora la imagen de alta resolución para un diagnóstico preciso de enfermedades.

Los modelos de aprendizaje profundo mejoran la detección de COVID-19 en radiografías de pecho, ayudando a los esfuerzos de salud.

Nuevos métodos mejoran la precisión en la imagenología cardiovascular para mejores evaluaciones de salud del corazón.

Un nuevo sistema combina YOLO y SAM para mejorar la detección de gliomas en cirugía.

El aprendizaje profundo mejora la detección automática de los fotorreceptores cónicos en imágenes AOSLO.

Una nueva técnica de análisis de video capta eficazmente señales del corazón sin sensores.

Nuevos métodos estabilizan las imágenes de las cámaras de robots para mejorar la percepción.

Un nuevo enfoque para diagnosticar el glaucoma a través de las relaciones entre biomarcadores.

LV-UNet ofrece segmentación eficiente de imágenes médicas para aplicaciones en tiempo real.

Un estudio sobre métodos para estimar la intensidad de la turbulencia a partir de videos.

Nuevos métodos mejoran las predicciones de la dinámica costera usando deep learning.

NeRF-CA mejora la imagen del corazón al reconstruir visuales 4D a partir de vistas limitadas de rayos X.

El modelo ECDB mejora la restauración de imágenes mediante un mejor control y técnicas efectivas.

OrthoDoc combina imágenes de TC y texto para mejorar los diagnósticos médicos.