Últimos artículos para Imágenes médicas

Un método nuevo transforma cómo analizamos grandes colecciones de imágenes.

Explorando los efectos de la temperatura y el ruido en dispositivos cuánticos.

Revolucionando los escaneos de pacientes con tecnología de reconocimiento de gestos para una mejor precisión.

El modelo DeepLabv3++ mejora la precisión en el screening del cáncer colorrectal.

Una mirada a cómo los entornos CR mejoran la interacción y comprensión de datos.

GSN combina el aprendizaje de diccionarios y técnicas de grafos para mejorar la clasificación de imágenes médicas.

Explorando nuevos métodos en el registro de imágenes médicas y su efectividad.

Un estudio muestra que escaneos cerebrales detallados pueden predecir mejor la recuperación del lenguaje después de un derrame.

Una mirada detallada a mejorar imágenes borrosas y ruidosas en varios campos.

Investigaciones muestran que el aprendizaje activo mejora la capacidad de la IA para detectar enfermedades oculares en imágenes de OCTA.

Un nuevo método mejora la segmentación semántica 3D integrando técnicas 2D.

Un método de dos fases mejora la precisión en el análisis de imágenes del corazón.

Los modelos de IA mejoran la detección temprana del cáncer de pulmón a través de técnicas de imagen avanzadas.

Investigadores mejoran la precisión de las ecografías fetales usando imágenes sintéticas y aprendizaje automático.

Una mirada al problema de Steklov y su impacto en varios campos.

Una mirada al comportamiento de las ondas electromagnéticas en materiales únicos.

Los investigadores usan Fugaku para acelerar el análisis de datos de MRI.

Explorando cómo la diversidad de los conjuntos de datos afecta el rendimiento de los modelos de aprendizaje profundo.

Un nuevo enfoque mejora la consistencia en las imágenes de MRI de diferentes fuentes.

Un enfoque nuevo para medir el ruido magnético mejora la precisión en sistemas sensibles.

Examinando los desafíos de la equidad en la IA para la imagenología médica.

Una técnica no invasiva captura en tiempo real los cambios de rigidez en los tejidos de los embriones en desarrollo.

Usando UMAP para detectar errores de etiquetado en conjuntos de datos de imágenes médicas.

Un nuevo método mejora la comprensión de los modelos de segmentación 3D en el cuidado de la salud.

Una guía para manejar las incertidumbres en la segmentación de imágenes médicas para un mejor diagnóstico.

Un nuevo marco mejora la clasificación de WSI al incorporar contexto espacial.

Una herramienta web que hace que el análisis de imágenes sea accesible para científicos sin habilidades de programación.

Analizando cómo los conjuntos de datos de entrenamiento afectan la equidad de la IA en el diagnóstico de lesiones en la piel.

MSA Net mejora la precisión en la segmentación de imágenes médicas usando técnicas innovadoras.

Nuevas técnicas mejoran la imagen médica usando Tomografía por Impedancia Eléctrica.

dlordinal simplifica el aprendizaje profundo para tareas de clasificación ordinal.

Nuevas técnicas mejoran el seguimiento de los cambios en los tumores durante la quimioterapia para el cáncer de ovario.

Un nuevo método mejora la imagenología por ultrasonido para la identificación de arterias y venas.

Un enfoque auto-supervisado mejora la detección de puntos de referencia con pocas imágenes de rayos X etiquetadas.

Explorando las propiedades de los materiales a través de métodos de dispersión innovadores y técnicas de imagen.

Estudio relaciona las fuerzas del flujo sanguíneo con el daño cardíaco en pacientes con fibrilación auricular.

Un nuevo método mejora la precisión en la segmentación de imágenes médicas con menos imágenes etiquetadas.

Un nuevo método mejora el análisis de resonancias magnéticas del cerebro usando técnicas de auto-supervisión.

SFTD mejora las comparaciones de formas en visión por computadora, aumentando la precisión y la fiabilidad.

Nuevas técnicas mejoran la imagen del cerebro para entender mejor la conectividad.