Últimos artículos para Patología

BEPH mejora la detección del cáncer y la predicción de supervivencia a través de un análisis de imágenes innovador.

TRACE mejora las evaluaciones de seguridad de medicamentos al analizar muestras de tejido con IA.

Las células espumosas impactan diversas enfermedades a través de la acumulación de lípidos y la respuesta inmune.

La investigación revela el papel de las células inmunitarias en predecir el riesgo de cáncer oral.

La miel revela información sobre las plantas y patógenos que afectan la salud de las abejas.

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

Descubre cómo el ENS controla las funciones del intestino y su papel en las enfermedades.

Un nuevo enfoque usando Triple U-Net mejora la segmentación de núcleos en imágenes médicas.

El aprendizaje automático combina imágenes de diapositivas y expresión genética para una mejor comprensión de las enfermedades.

Este estudio examina cómo el duplicado del genoma completo influye en el desarrollo y tratamiento del cáncer.

Este estudio examina el potencial de la IA para clasificar subtipos de cáncer de ovario.

Un enfoque nuevo mejora la precisión en el diagnóstico del cáncer de vejiga.

BPGT mejora la precisión en la predicción de mutaciones genéticas a partir de imágenes de tejidos para un mejor tratamiento del cáncer.

La investigación ilumina la compleja relación entre la mielina y las fibras nerviosas.

Un nuevo modelo mejora la precisión en el diagnóstico del cáncer de mama usando análisis de imágenes avanzadas.

Un nuevo método mejora el análisis de imágenes de tejidos para un mejor diagnóstico de enfermedades.

Una mirada a cómo el aprendizaje automático ayuda a diagnosticar la atipia melanocítica.

STimage-1K4M combina imágenes detalladas y datos genéticos para mejorar la investigación de enfermedades.

Un nuevo método mejora las imágenes de patología para un diagnóstico preciso de enfermedades.

Un nuevo método mejora el diagnóstico del cáncer de mama al analizar múltiples factores clave simultáneamente.

Nuevo sistema de IA muestra promesa para diagnosticar tumores orales de manera efectiva.

Un nuevo modelo mejora la integración de imágenes y texto en patología.

HoloHisto mejora la segmentación de imágenes de tejido de alta resolución para un mejor análisis.

DGR-MIL mejora la detección de cáncer al centrarse en la diversidad de instancias en imágenes de diapositivas completas.

Nuevo modelo de IA mejora la segmentación de tumores y el diagnóstico en el cáncer de pulmón.

Nuevo marco mejora la predicción de biomarcadores genéticos en el cáncer colorrectal usando imágenes de diapositivas completas.

Explorando el impacto del aprendizaje auto-supervisado en la investigación de patología digital y sus aplicaciones clínicas.

Explorando la expresión y regulación de ORF75 en enfermedades relacionadas con KSHV.

Un nuevo método utiliza IA para mejorar la precisión en la clasificación del cáncer.

GPC ofrece un solo modelo para múltiples tareas de clasificación de patologías.

El modelo CAMP transforma la clasificación de imágenes de patología para mejores diagnósticos.

C-DASH mejora la microscopía de multi-fotones para una imagen biológica más clara.

FALFormer mejora la precisión al analizar WSIs médicas para diagnósticos.

HistoGPT transforma la forma en que los patólogos crean informes a partir de imágenes de tejidos.

Nuevos modelos mejoran la calidad de imagen de los tejidos para un mejor diagnóstico de enfermedades.

Un nuevo conjunto de datos mejora la evaluación de las fibras de reticulina en las biopsias de médula ósea.

Un nuevo método mejora la precisión en el análisis de imágenes de tejidos médicos.

Investigando cómo las células infectadas responden a través de diferentes mecanismos de muerte.

Un nuevo método de agrupamiento mejora la IA para una mejor detección del cáncer.

Un nuevo método combina datos de imagen y genómicos para estudiar el comportamiento del cáncer.