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MAISI crea imágenes médicas sintéticas de alta calidad para enfrentar las limitaciones de datos.

Un nuevo método mejora la segmentación de imágenes médicas al reducir la pérdida de información.

FiAt-Net mejora la detección de placas riesgosas en la enfermedad arterial coronaria.

GLCONet mejora la detección de objetos camuflados usando características locales y globales.

Un nuevo método mejora la transferencia de características en representaciones neuronales implícitas para imágenes.

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Nuevos métodos de imagen mejoran el diagnóstico de sarcoidosis cardíaca usando análisis automatizado.

AUGMENT ofrece un nuevo marco para evaluar herramientas de segmentación de IA en la salud.

La imagen metabólica de deuterio revela información sobre el metabolismo de la glucosa en los tumores.

NSSR-DIL transforma imágenes de baja calidad de manera eficiente sin necesidad de grandes conjuntos de datos.

Un nuevo método mejora la precisión en la detección de pólipos durante los procedimientos de colonoscopia.

Un nuevo enfoque mejora la representación de imágenes y formas usando una función de activación que se puede aprender.

La automatización de la segmentación de tumores en imágenes de PET/CT mejora la precisión y acelera el diagnóstico.

CCT-R mejora la segmentación de imágenes médicas usando aprendizaje semi-supervisado y registro espacial.

Examinando la variabilidad en las mediciones de T1 de MRI y el papel de la transferencia de magnetización.

Nuevo método mejora el análisis de imágenes en salud usando imágenes contrafactuales realistas.

Un nuevo modelo mejora el análisis de imágenes médicas a través de mapeo anatómico en 3D.

Este estudio mejora la precisión de la clasificación de imágenes médicas usando datos sintéticos.

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Modelos específicos para cada paciente mejoran la comprensión del flujo sanguíneo en el corazón y las estrategias de tratamiento.

Usando IA para mejorar el diagnóstico temprano de enfermedades de la retina a través de técnicas de imagen mejoradas.

Un nuevo marco mejora la segmentación con ejemplos limitados.

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Este artículo revisa la fiabilidad de los modelos MIL en aplicaciones clínicas.

Métodos innovadores para soluciones eficientes a problemas inversos complejos en varios campos.

WaveMixSR-V2 transforma imágenes de baja resolución en salidas de alta calidad de manera eficiente.

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La IA ayuda a crear imágenes sintéticas de CTA a partir de escaneos de TOF-MRA, mejorando el diagnóstico.

Un nuevo sistema de realidad mixta mejora los exámenes de ultrasonido en zonas remotas.

Usando imágenes sintéticas de PET/CT para mejorar la detección de tumores y el rendimiento del modelo.

Este estudio analiza el impacto de los métodos SRR en las mediciones del cerebro fetal.

GCC-UNet mejora la segmentación de vasos retinianos para un mejor diagnóstico de enfermedades.

Un nuevo enfoque mejora el análisis de imágenes usando tensor de estructura y filtros de anillo.