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

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

El estudio examina la idoneidad de las tomografías computarizadas en entornos de atención médica con recursos limitados.

Una mirada a métodos innovadores para reducir el ruido en imágenes en varios campos.

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

Explorando nuevos métodos para medir automáticamente el tamaño del hipocampo en escaneos de RM.

Un nuevo método mejora las predicciones de datos de fMRI usando muestras limitadas.

Un nuevo método mejora la segmentación de imágenes médicas en diferentes técnicas de imagen.

Explorando el impacto de los modelos transformadores en la creación de informes de radiología.

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.

Presentamos SAM-SP, un modelo que mejora la segmentación de imágenes con menos orientación de expertos.

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

Un estudio revela alteraciones en la estructura del cerebro en la gangliosidosis GM1 usando técnicas de imagen avanzadas.

Los sistemas de IA mejoran la precisión de las mamografías y la confianza a través de técnicas de interpretabilidad efectivas.

Una mirada a los últimos avances en segmentación de imágenes y sus aplicaciones.

Nuevo enfoque mejora el reconocimiento de lesiones en la muñeca en radiografías sin necesidad de un experto.

Las herramientas de IA mejoran el análisis de imágenes para diagnósticos y planificación de tratamientos más precisos en radiología.

Las nuevas tecnologías están mejorando la eficiencia de los detectores de luz en el infrarrojo cercano.

Los McGrids mejoran la extracción de iso-superficies para modelado 3D complejo.

Este estudio arroja luz sobre los cambios cerebrales relacionados con la enfermedad de Parkinson.

Explorando el papel de la IA en mejorar la generación de informes médicos y la precisión del diagnóstico.

MPADA simplifica la adquisición de datos de antenas multicanal para investigadores e ingenieros.

Nuevas técnicas de ultrasonido mejoran la visualización de la actividad cerebral y el flujo sanguíneo.

Una mirada a cómo las microburbujas mejoran la calidad de las imágenes por ultrasonido.

El aprendizaje de pocos disparos ofrece nueva esperanza para un diagnóstico eficiente de enfermedades en histopatología.

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

Presentamos LoG-VMamba para mejorar la segmentación de imágenes médicas.

Un estudio sobre el rendimiento de los informes de radiología generados por IA en comparación con los expertos humanos.

GenFormer mejora el rendimiento de los transformadores en la clasificación de imágenes usando datos generados.

ShapeMamba-EM mejora la segmentación de imágenes neuronales complejas.

Nuevos diseños mejoran la calidad de imagen y la comodidad del paciente en las resonancias magnéticas.

Este artículo explora los beneficios de la radiografía de campo oscuro para evaluar cuerpos extraños médicos.

La investigación revela que las metástasis hepáticas crecen más rápido que otros tumores.

Este estudio explora la equidad en el análisis de rayos X de tórax sin detalles demográficos.

Nuevos métodos mejoran las evaluaciones de riesgo de cáncer de mama usando aprendizaje profundo.

Un nuevo modelo mejora la imagen cerebral al reducir los efectos del sitio y preservar los detalles biológicos.

Descubre cómo la asimetría cerebral afecta la cognición y su relación con los trastornos.

Un método que combina imágenes de fondo de ojo y OCT mejora la precisión del diagnóstico de la DMAE.