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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.

Un nuevo método mejora las tomografías computarizadas de baja dosis al reducir el ruido de manera efectiva.

GMS mejora la segmentación de imágenes médicas usando modelos generativos para mayor precisión.

Un nuevo método que usa aprendizaje profundo mejora la detección de úlceras diabéticas infectadas.

Un modelo de IA avanzada mejora la detección de lesiones por accidente cerebrovascular isquémico en escaneos de MRI.

Un nuevo método mejora la precisión del diagnóstico en imágenes médicas usando aprendizaje enfocado.

El aprendizaje profundo mejora la precisión y velocidad de la imagen del flujo sanguíneo.

Nuevo enfoque mejora el seguimiento de catéteres para procedimientos cardíacos más seguros.

StegoGAN aborda los desafíos de la traducción de imágenes usando información oculta.

Un nuevo enfoque mejora la calidad de las imágenes de TC con menos escaneos y menos ruido.

Una visión general de los problemas y métodos en la segmentación cerebrovascular para imágenes médicas.

Nuevo método mejora la calidad de imagen para objetos en movimiento en las tomografías computarizadas.

Investigadores prueban un método nuevo para visualizar el flujo sanguíneo en los cerebros de primates no humanos.

Una nueva base de datos mejora las técnicas de imagen para mejores resultados en cirugías cerebrales.

BGDM mejora la calidad de imagen y la eficiencia en las técnicas de imagen médica.

Explorando la explicabilidad basada en la influencia en la IA para la imagenología de tumores cerebrales.

Nuevo método B-MFA mejora la calidad de imagen en tomografía de coherencia óptica.

Un nuevo método para estimar FFR virtual usando técnicas de aprendizaje profundo.

LHU-Net mejora la precisión y la eficiencia en la segmentación de imágenes médicas, ayudando a los profesionales de la salud.

Descubre cómo TEP transforma la detección de bordes de textura sin entrenamientos complicados.

Un método para evaluar la confianza del usuario en la IA, especialmente en entornos de salud.

Presentando un marco para modelar tejido cardíaco personalizado usando imágenes avanzadas.

Técnicas para mejorar la calidad de imagen a partir de datos médicos ruidosos.

El algoritmo MOCCA mejora la velocidad y la calidad de las imágenes de MRI usando datos incompletos.

Explora la efectividad del SVRG para resolver problemas de datos complejos y ruidosos.

Presentamos SQPFNet para mejorar la segmentación con datos limitados en imágenes médicas.

Este método usa información de etiquetas parciales para mejorar la clasificación de tumores en imágenes médicas.

Nuevo método mejora el análisis de imágenes para la investigación del cáncer.

Nuevo modelo de IA mejora el diagnóstico de problemas óseos usando rayos X y datos de informes.

Este estudio evalúa métodos de aprendizaje profundo para marcar tumores de cáncer en escaneos médicos.

Un modelo conjunto mejora las predicciones de densidad mamaria usando mamografías de baja dosis.

Los sistemas de IA mejoran la precisión del diagnóstico al analizar radiografías de tórax.

Nuevas técnicas mejoran la calidad del haz de electrones para aplicaciones científicas.

Un nuevo enfoque mejora la evaluación de los niveles de oxígeno en trastornos relacionados con el sueño usando OCTA.

Aprende cómo las técnicas de imagen ayudan en el manejo de la enfermedad pulmonar obstructiva crónica.

Un nuevo método ayuda a distinguir las señales del cerebro del ruido en estudios de neurociencia.

Un nuevo enfoque predice los niveles de dopamina a través de escaneos de MRI, mejorando el monitoreo del Parkinson.

Un nuevo método de aprendizaje profundo mejora la alineación parcial de caras en 3D.