Últimos artículos para Imágenes médicas

Presentando la Ultrasonido de Emisión Continua para mejores insights médicos.

Los avances en la tecnología de campo de luz mejoran la precisión en las técnicas de estimación de profundidad.

Un nuevo marco mejora la fiabilidad y la estimación de incertidumbre en la segmentación de imágenes médicas.

Nuevo método mejora la visibilidad de características ocultas en superficies 3D.

Nuevo método utiliza aprendizaje profundo para minimizar el gadolinio en escaneos cerebrales.

El ajuste dinámico B0 mejora las técnicas de imágenes de flujo sanguíneo en diagnósticos médicos.

Un método para evaluar la fiabilidad de las respuestas del modelo usando consistencia vecinal.

Nuevo modelo mejora la precisión en la detección de tumores mediastínicos usando aprendizaje semi-supervisado.

Una nueva arquitectura mejora la detección del cáncer en imágenes médicas usando entradas de menor resolución.

Presentamos un nuevo método para mejorar la segmentación de imágenes en imágenes médicas.

Un nuevo método mejora la restauración de imágenes a través de marcos innovadores de modelos de difusión.

Un estudio explora el papel de las radiografías de tórax en la evaluación de pacientes con COVID-19 en estado crítico.

Técnicas revolucionarias para un procesamiento de imágenes eficiente usando transporte óptimo.

Este estudio evalúa el uso de modelos para interpretar imágenes de ECG a través del aprendizaje sin datos previos.

Un enfoque novedoso para mejorar imágenes oscuras comprimidas mientras se reducen los artefactos.

Un nuevo enfoque mejora la segmentación en imágenes médicas sin etiquetas detalladas.

G-VGPMIL mejora el aprendizaje de múltiples instancias para un análisis efectivo de imágenes médicas.

Un enfoque novedoso mejora la eliminación de ruido utilizando una función de pérdida con restricción de traza.

Explorando cómo el estrés y la viscosidad afectan las ondas en fluidos y sólidos.

Este estudio presenta la transformación boostlet para una mejor representación de las ondas sonoras.

El estudio evalúa el papel de f-QRS en la identificación de cicatrices cardíacas usando EKG.

El marco MiMICRI mejora las interpretaciones de IA en la atención cardiovascular, involucrando a expertos médicos de manera efectiva.

RetinaRegNet mejora la alineación de imágenes de la retina para mejores diagnósticos de salud ocular.

Un estudio encuentra que el registro de imágenes mejora la alineación, pero no el rendimiento diagnóstico.

Nuevos métodos mejoran el análisis del flujo sanguíneo del corazón usando algoritmos de IA.

RSCD mejora la calidad de imagen en la imagenología médica, ayudando en diagnósticos precisos.

Este artículo habla sobre cómo modelar estructuras delgadas como el diafragma a partir de imágenes médicas.

Este estudio mejora la alineación de imágenes de la retina usando técnicas avanzadas de deep learning.

Explorando la conexión entre EEG y fMRI durante estados de reposo.

Nuevos métodos combinan el aprendizaje profundo y técnicas de muestreo para mejorar la imagen.

Rad4XCNN conecta el aprendizaje profundo y la radiómica para obtener información más clara de la IA médica.

El método de Newton proyectado mejora la eficiencia en problemas inversos lineales bayesianos.

La investigación mejora las técnicas de imagen con nanodiamantes para tener señales de RMN más claras.

RSTAR-Net reduce los artefactos de rayo en imágenes de cáncer de pulmón, mejorando la precisión del tratamiento.

Un nuevo método mejora la precisión al medir los niveles de oxígeno en la sangre usando imágenes fotoacústicas.

Nuevos métodos mejoran la capacidad de la IA para detectar imágenes médicas inesperadas.

Un nuevo algoritmo mejora la reconstrucción de imágenes internas en diagnósticos médicos usando EIT.

Los modelos de aprendizaje profundo mejoran la precisión de la segmentación de accidentes cerebrovasculares para lograr mejores resultados en los pacientes.

Examinando los problemas y soluciones en experimentos de modelado de frente de onda.

Explorando las complejidades de manejar imágenes médicas en la investigación de radiología.