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Un nuevo método detecta puntos anatómicos usando pocos datos etiquetados.

Un nuevo enfoque mejora la calidad de imagen sin necesidad de muchos datos de entrenamiento.

Este estudio aborda la equidad en la imagenología médica a través de datos sintéticos y nuevos métodos.

Nuevo método mejora cómo los modelos de deep learning segmentan imágenes médicas 3D.

Un nuevo enfoque para analizar la dinámica de fluidos utilizando datos de MRI.

MOANA mejora las resonancias magnéticas al corregir eficazmente los artefactos de movimiento.

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Un nuevo método aborda los desafíos de datos en la IA para la salud.

Nuevos métodos mejoran el análisis de video de ultrasonido para identificar fibromas uterinos.

DiffRect mejora la segmentación de imágenes médicas al mejorar la calidad de las pseudo etiquetas y la comprensión de la distribución.

Nuevo método mejora la generación de imágenes a partir de ejemplos limitados.

Una nueva función de pérdida mejora la precisión de la segmentación de tumores en imágenes médicas.

Nuevo método reduce la radiación en la imagen DSA mientras mejora la calidad de la imagen.

Métodos innovadores mejoran la calidad e velocidad de las imágenes de ultrasonido para un mejor diagnóstico.

ProtoSAM ofrece segmentación efectiva con mínimos datos, mostrando promesas en imágenes médicas.

Usando aprendizaje profundo para mejorar la detección de condiciones oculares relacionadas con la diabetes.

Un nuevo enfoque aborda la sobreconfianza en sistemas que reconocen múltiples etiquetas.

SACNet mejora la segmentación de imágenes médicas a través de una arquitectura innovadora y una función de pérdida.

Una nueva medida de evaluación mejora el rendimiento del modelo en tareas de clasificación multi-etiqueta.

Nuevos métodos mejoran la detección del cáncer de mama en mamografías, adaptándose a datos diversos.

Un nuevo método mejora la detección de líneas B en imágenes de ultrasonido pulmonar.

Nuevo modelo de IA mejora la interpretación de radiografías de tórax para mejores diagnósticos.

Un nuevo modelo mejora la clasificación de pólipos colorrectales usando aprendizaje profundo.

Explora cómo las transformaciones no lineales mejoran la representación y el análisis de datos.

Nuevo método mejora la precisión en la alineación de imágenes a lo largo del tiempo.

Nuevos métodos crean tomografías computarizadas a partir de imágenes de MRI para reducir el estrés del paciente.

La segmentación interactiva mejora la precisión en la imagen del placenta para mejores resultados en el embarazo.

Un nuevo método usa aprendizaje profundo para mejorar la evaluación del posicionamiento en mamografías.

Nuevo método mejora la detección de objetos transparentes usando manipulación de luz.

Este estudio presenta una técnica para generar imágenes de PET a partir de escaneos de MRI.

PULPo mejora la alineación de imágenes médicas y cuantifica la incertidumbre de manera efectiva.

Usar smartphones para evaluar mejor las heridas crónicas.

Un nuevo modelo mejora la detección de contactos oclusales en odontología usando aprendizaje automático.

Un método para mejorar el entrenamiento del modelo utilizando imágenes médicas parcialmente etiquetadas.

Los datos de la mirada ayudan a reducir el trabajo de etiquetado en el análisis de imágenes médicas.

Un nuevo método mejora la eficiencia y calidad de la imagen en CT de haz cónico.

Nuevos métodos mejoran la precisión en la segmentación de tumores cerebrales usando MRI y tecnología de IA.

Explorando cómo las técnicas de aprendizaje automático ayudan a resolver problemas inversos en varios campos.

Nuevo modelo mejora la detección de tumores cerebrales y la generación de imágenes usando escaneos de MRI.

Los investigadores combinan fMRI y MEG para estudiar la actividad cerebral durante tareas cognitivas.