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Un nuevo enfoque mejora la segmentación de la aurícula izquierda, superando los desafíos del recorte aleatorio.

Un enfoque nuevo mejora la claridad en los informes de radiología para una mejor comprensión por parte de las máquinas.

Nuevo modelo mejora la precisión en la clasificación de enfermedades retinianas.

Nuevos métodos mejoran la comprensión de problemas cardíacos en bebés.

Un nuevo método mejora las imágenes ultrasónicas sintéticas utilizando programación personalizada de ruido.

Un nuevo método mejora la segmentación de imágenes médicas usando registros de texto disponibles.

MFC revela cómo se conectan y cambian las regiones del cerebro durante diversas actividades.

Nuevos modelos mejoran la precisión de las imágenes médicas a través de mejores interacciones de luz y sonido.

La investigación destaca factores para diagnosticar cavidades pulmonares y sus implicaciones.

Nuevos métodos mejoran los modelos 3D a partir de imágenes de ultrasonido a mano alzada.

Este estudio resalta la importancia de la incertidumbre en la segmentación de IA para la esclerosis múltiple.

Nueva técnica mejora la precisión de las mamografías usando imágenes de tumores sintéticos.

MiniGPT-Med ayuda a los radiólogos a mejorar la precisión y eficiencia en los diagnósticos.

Entendiendo factores clave para una mejor detección y cuidado del cáncer de mama.

Un nuevo método mejora la alineación de imágenes usando técnicas de deep learning para mejores resultados clínicos.

Un nuevo modelo genera informes médicos a partir de imágenes de rayos X sin emparejamientos directos.

Nuevos métodos en imaging sin lentes ofrecen captura de imágenes de alta calidad sin lentes tradicionales.

Nueva técnica IRIS mejora la calidad de imagen de CEST MRI para mejores diagnósticos.

Un nuevo método para quitar el desenfoque de imágenes mejora la calidad sin necesitar grandes conjuntos de datos.

El estudio evalúa métodos tradicionales y de aprendizaje profundo para alinear imágenes cerebrales de niños.

Explorando problemas de dispersión directa e inversa con superficies rugosas penetrables.

Una mirada a cómo usar menos mediciones para una mejor recuperación de señal.

Mejorando la detección de objetos en imágenes microscópicas con menos muestras etiquetadas.

Una visión general sobre problemas inversos y métodos para reconstrucciones precisas.

Swin SMT mejora el análisis de imágenes médicas para una mejor precisión en las tareas de segmentación.

Combinar imágenes de rayos X de tórax y EHR mejora la precisión del diagnóstico.

Este estudio examina métricas para evaluar los tiempos de corrección de auto-segmentación en imágenes médicas.

Nuevo método mejora la precisión en la alineación de imágenes médicas para la planificación del tratamiento.

Nuevas técnicas mejoran la precisión en la imagenología por ultrasonido médico.

Un nuevo método mejora el análisis de imágenes del cerebro para un mejor diagnóstico de enfermedades.

FairDomain busca mejorar la equidad en la IA para la imagenología médica en diferentes tecnologías.

La IA ayuda a mejorar la eficiencia de los informes de radiografías de tórax en medio de los desafíos del NHS.

Un nuevo método mejora la segmentación de imágenes médicas utilizando aprendizaje semi-supervisado.

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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