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Nuevos métodos mejoran la claridad de las imágenes en los campos médicos y aseguran que se puedan interpretar.

MedUniverse mejora las herramientas de imagen médica mientras protege la privacidad del paciente.

Nuevos métodos mejoran la inferencia de propiedades de materiales en mecánica y en imágenes médicas.

El aprendizaje federado mejora la imagen médica mientras protege los datos de los pacientes.

OCTolyzer mejora el análisis de imágenes OCT y SLO para tener mejores insights sobre la salud ocular.

Nuevos métodos mejoran la segmentación y análisis de imágenes en histología con menos ejemplos etiquetados.

Un nuevo método mejora la detección de problemas cerebrales fetales en imágenes de ultrasonido.

Un nuevo método de imagen con nanogotas muestra potencial para detectar accidentes cerebrovasculares hemorrágicos.

Examinando el papel de los problemas inversos en las ecuaciones de onda y sus aplicaciones.

Mejorando el estudio de la estructura del cerebro mediante métodos avanzados de resonancia magnética.

Nuevos métodos mejoran la calidad de las imágenes de MRI sin referencias limpias.

La colaboración en el cuidado de la salud a través del aprendizaje federado mejora la clasificación de imágenes médicas mientras se protege la privacidad.

Un nuevo método mejora la precisión en el análisis de imágenes de tejidos médicos.

Un nuevo conjunto de datos potencia la atención médica con sistemas de preguntas basados en voz para imágenes médicas.

El marco LDSeg mejora la eficiencia y precisión de la segmentación de imágenes médicas.

Presentando métricas innovadoras para matrices SPD para mejorar la estabilidad y la usabilidad.

Un nuevo enfoque mejora la segmentación de órganos en imágenes médicas usando conjuntos de datos parcialmente etiquetados.

Los nuevos modelos de una sola etapa superan a los métodos tradicionales para detectar fracturas de muñeca en jóvenes.

Nuevos métodos mejoran la comprensión de las interacciones cerebrales en pacientes con accidente cerebrovascular.

Un nuevo método de agrupamiento mejora la IA para una mejor detección del cáncer.

Las técnicas de aprendizaje profundo tienen mucho potencial para segmentar el páncreas a partir de escáneres de TC.

Un nuevo marco mejora la precisión en la detección de pólipos en la imagenología gastrointestinal.

DuoFormer mejora el análisis de imágenes médicas, potenciando las capacidades de detección de cáncer.

Los investigadores simplifican métodos de enfoque de ondas para objetivos ocultos en materiales complejos.

Un estudio sobre la optimización de formas y sus implicaciones en la dinámica de fluidos.

Un nuevo modelo que combina Unet y TransUnet para mejorar la segmentación de núcleos.

Un estudio muestra el papel del aprendizaje profundo en la mejora de la segmentación aórtica en imágenes de TC.

Un nuevo método combina datos de imagen y genómicos para estudiar el comportamiento del cáncer.

Un estudio revisa métodos para analizar múltiples lesiones en pacientes con cáncer.

Una nueva técnica de imagen ayuda a monitorear la función de los capilares cerebrales.

El escáner J-PET mejora la PET al medir la polarización de los fotones para un diagnóstico mejor.

Un modelo diseñado para crear imágenes grandes y de alta calidad de manera eficiente.

Los métodos de IA mejoran la precisión y la eficiencia en la creación de informes de radiología.

Un nuevo método mejora los datos sintéticos para el análisis de muestras de tejido.

LKCell ofrece un método eficiente para identificar núcleos celulares en imágenes médicas.

Nuevo método mejora las imágenes de MRI al mostrar la incertidumbre en las reconstrucciones.

El nuevo modelo PIMPNet integra escaneos cerebrales y la edad para el diagnóstico del Alzheimer.

Un nuevo enfoque combina técnicas de imagen para mejorar la detección del glaucoma.

Un nuevo modelo mejora las predicciones de supervivencia de pacientes con ELA usando datos de MRI.

Nuevos métodos en IA muestran promesas para la detección temprana de TB usando radiografías de pecho.