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La cuantificación de la incertidumbre mejora la precisión de los informes de radiología automatizados.

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GRAIN mejora la comprensión de imágenes al alinear descripciones detalladas con imágenes.

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Método automatizado mejora la identificación de puntos de unión del ligamento espinal.

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HOLa simplifica el etiquetado de objetos en cirugía, mejorando la eficiencia y la precisión.

La investigación identifica microARN clave que podrían mejorar el diagnóstico temprano del cáncer de páncreas.

Un nuevo algoritmo mejora la eficiencia y precisión de la radioterapia en el tratamiento del cáncer.

M-DIP ofrece imágenes del corazón más claras, transformando la atención cardiaca para los pacientes.

ARReNets se adaptan a diferentes resoluciones de señal para mejorar el rendimiento de las máquinas.

El modelo A4-Unet mejora la identificación de tumores cerebrales en scans de MRI.

Nuevos métodos mejoran la precisión en el diagnóstico de leucemia linfoblástica aguda.

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El marco Manta mejora el reconocimiento de acciones usando secuencias de video largas y modelado de características locales.

El nuevo marco scNET mejora la comprensión de las interacciones genéticas y las conexiones con enfermedades.

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La huella dactilar de tareas podría transformar el intercambio de conocimiento en la imagenología médica.

SAM-Mix mejora el análisis de imágenes médicas, reduce el trabajo manual y aumenta la precisión.

Los GPCRs quiméricos ofrecen nuevas vías para el desarrollo de medicamentos y el tratamiento de enfermedades.

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