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Usando la composicionalidad para mejorar el aprendizaje automático en la imagenología médica.

Este estudio mejora el análisis de imágenes de ultrasonido para un mejor diagnóstico de problemas en los órganos.

Un nuevo enfoque mejora la detección de puntos de referencia en varias imágenes médicas.

Un modelo de IA especializado busca transformar las prácticas de radiología y mejorar la atención al paciente.

Un nuevo modelo mejora el análisis de imágenes quirúrgicas mientras protege la privacidad del paciente.

Técnicas para identificar formas de materiales analizando la dispersión de ondas.

Este estudio revela el impacto de la conectividad estructural en la función cerebral a través de diferentes redes.

La investigación apunta a nuevas métricas prometedoras para evaluar la terapia de cáncer de mama ER+.

Un nuevo método mejora la detección de lesiones en imágenes médicas de baja calidad.

SSU-Net mejora la precisión de la segmentación al abordar las incertidumbres espaciales y de escala.

Nuevo marco mejora el reconocimiento celular usando menos ejemplos etiquetados.

Nuevo modelo mejora la segmentación de la próstata en imágenes de micro-ultrasonido.

Nuevos métodos mejoran la precisión en la ecografía para evaluar tejidos.

Presentamos MedFMC, un conjunto de datos que mejora la clasificación de imágenes médicas para un mejor diagnóstico.

El marco SERIL mejora la toma de decisiones en imágenes médicas a través del aprendizaje continuo.

Una mirada a la interacción de la luz y los electrones que se mueven rápido.

Las transformaciones de ancho de banda variable mejoran el procesamiento de señales para un análisis y eficiencia mejor.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia y el rendimiento del filtrado inverso de imágenes.

La ecografía con contraste ofrece un método prometedor para el diagnóstico de lesiones pancreáticas.

Las técnicas de deep learning mejoran la segmentación de los vasos retinianos para un mejor diagnóstico de la salud ocular.

ExPeRT ofrece explicaciones claras para las predicciones de la edad cerebral usando prototipos.

La investigación mejora los sensores de ultrasonido para obtener mejores imágenes del cerebro a través del cráneo.

Un nuevo método mejora el rendimiento del aprendizaje profundo en medio de etiquetas de imágenes médicas ruidosas.

Echo-ODE mejora la segmentación en ecocardiografía para hacer mejores evaluaciones de la salud del corazón.

Un nuevo método de dos pasos mejora la precisión en los informes de hallazgos de rayos CX.

Nuevos métodos mejoran la calidad de la imagen cerebral y los resultados clínicos.

Nuevos métodos mejoran la precisión en el análisis de radiografías dentales usando técnicas de IA.

Descubre el papel de la tecnología en mejorar el análisis de imágenes médicas.

La superconductividad avanza la tecnología y permite nuevas aplicaciones en varios campos.

Un nuevo modelo de CNN mejora la precisión y eficiencia en el diagnóstico de enfermedades de la retina.

LVM-Med mejora el análisis de imágenes médicas usando técnicas de aprendizaje auto-supervisado.

El nuevo modelo cWGAN mejora las soluciones para problemas inversos complejos.

El estudio explora la efectividad de la RM en el seguimiento de la respuesta del tumor durante el tratamiento de radiación.

Una guía detallada para la imagen de páncreas saludable usando tomografías computarizadas.

Un nuevo método mejora la estimación de parámetros PK a partir de datos de DCE-MRI sin necesidad de entrenamiento emparejado.

Un método estructurado mejora la precisión en el diagnóstico del cáncer de páncreas.

Un nuevo método mejora la detección de lesiones cerebrales relacionadas con la epilepsia.

Este estudio evalúa la efectividad de los métodos XAI en imágenes médicas.

Nuevo marco mejora el diagnóstico de fibrosis hepática a través del análisis de imágenes en múltiples vistas.

Este estudio muestra cómo la poda puede acelerar la segmentación de pólipos en imágenes médicas.