Un nuevo método mejora los datos sintéticos para el análisis de muestras de tejido.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Un nuevo método mejora los datos sintéticos para el análisis de muestras de tejido.
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LKCell ofrece un método eficiente para identificar núcleos celulares en imágenes médicas.
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Nuevo método mejora las imágenes de MRI al mostrar la incertidumbre en las reconstrucciones.
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El nuevo modelo PIMPNet integra escaneos cerebrales y la edad para el diagnóstico del Alzheimer.
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Un nuevo enfoque combina técnicas de imagen para mejorar la detección del glaucoma.
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Un nuevo modelo mejora las predicciones de supervivencia de pacientes con ELA usando datos de MRI.
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Nuevos métodos en IA muestran promesas para la detección temprana de TB usando radiografías de pecho.
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Un método nuevo transforma cómo analizamos grandes colecciones de imágenes.
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Explorando los efectos de la temperatura y el ruido en dispositivos cuánticos.
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Revolucionando los escaneos de pacientes con tecnología de reconocimiento de gestos para una mejor precisión.
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El modelo DeepLabv3++ mejora la precisión en el screening del cáncer colorrectal.
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Una mirada a cómo los entornos CR mejoran la interacción y comprensión de datos.
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GSN combina el aprendizaje de diccionarios y técnicas de grafos para mejorar la clasificación de imágenes médicas.
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Explorando nuevos métodos en el registro de imágenes médicas y su efectividad.
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Un estudio muestra que escaneos cerebrales detallados pueden predecir mejor la recuperación del lenguaje después de un derrame.
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Una mirada detallada a mejorar imágenes borrosas y ruidosas en varios campos.
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Investigaciones muestran que el aprendizaje activo mejora la capacidad de la IA para detectar enfermedades oculares en imágenes de OCTA.
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Un nuevo método mejora la segmentación semántica 3D integrando técnicas 2D.
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Un método de dos fases mejora la precisión en el análisis de imágenes del corazón.
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Los modelos de IA mejoran la detección temprana del cáncer de pulmón a través de técnicas de imagen avanzadas.
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Investigadores mejoran la precisión de las ecografías fetales usando imágenes sintéticas y aprendizaje automático.
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Una mirada al problema de Steklov y su impacto en varios campos.
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Una mirada al comportamiento de las ondas electromagnéticas en materiales únicos.
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Los investigadores usan Fugaku para acelerar el análisis de datos de MRI.
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Explorando cómo la diversidad de los conjuntos de datos afecta el rendimiento de los modelos de aprendizaje profundo.
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Un nuevo enfoque mejora la consistencia en las imágenes de MRI de diferentes fuentes.
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Un enfoque nuevo para medir el ruido magnético mejora la precisión en sistemas sensibles.
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Examinando los desafíos de la equidad en la IA para la imagenología médica.
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Una técnica no invasiva captura en tiempo real los cambios de rigidez en los tejidos de los embriones en desarrollo.
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Usando UMAP para detectar errores de etiquetado en conjuntos de datos de imágenes médicas.
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Un nuevo método mejora la comprensión de los modelos de segmentación 3D en el cuidado de la salud.
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Una guía para manejar las incertidumbres en la segmentación de imágenes médicas para un mejor diagnóstico.
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Un nuevo marco mejora la clasificación de WSI al incorporar contexto espacial.
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Una herramienta web que hace que el análisis de imágenes sea accesible para científicos sin habilidades de programación.
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Analizando cómo los conjuntos de datos de entrenamiento afectan la equidad de la IA en el diagnóstico de lesiones en la piel.
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MSA Net mejora la precisión en la segmentación de imágenes médicas usando técnicas innovadoras.
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Nuevas técnicas mejoran la imagen médica usando Tomografía por Impedancia Eléctrica.
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dlordinal simplifica el aprendizaje profundo para tareas de clasificación ordinal.
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Nuevas técnicas mejoran el seguimiento de los cambios en los tumores durante la quimioterapia para el cáncer de ovario.
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Un nuevo método mejora la imagenología por ultrasonido para la identificación de arterias y venas.
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