Últimos artículos para Patología

Un nuevo modelo mejora la clasificación de subtipos de cáncer de pulmón usando imágenes de TAC e imágenes patológicas.

Un nuevo método mejora la identificación de tejidos en los deslizamientos de biopsia al eliminar artefactos.

MuTILs mejora el análisis de linfocitos infiltrantes de tumores en tejidos de cáncer de mama.

Un estudio revela que el tiempo de isquemia afecta significativamente la calidad de los biomoléculas en los tejidos cancerosos.

Usando el aprendizaje automático para mejorar la patología digital y tener un mejor diagnóstico de enfermedades.

Un nuevo modelo mejora la extracción de características para imágenes de diapositivas completas en el cuidado de la salud.

Un nuevo método mejora la forma en que los modelos interpretan muestras de tejido en la detección del cáncer.

EndoNet automatiza los cálculos de H-score para mejorar la precisión en el análisis de tejidos.

Nuevas ideas sobre las interacciones celulares revelan cambios durante el cáncer colorrectal.

Un nuevo modelo mejora la precisión en los diagnósticos de biopsias renales usando segmentación por instancias.

Un nuevo método para analizar Imágenes de Deslizamiento Completo para una mejor clasificación de enfermedades.

BoNuS automatiza la segmentación de núcleos usando supervisión débil, mejorando el análisis de imágenes patológicas.

Un nuevo método mejora el análisis de núcleos en imágenes médicas a través de adaptación no supervisada.

Un nuevo sistema ayuda a los patólogos a mejorar la precisión en el diagnóstico de cáncer de mama y de piel.

Un nuevo enfoque híbrido mejora la segmentación de núcleos en imágenes histológicas.

La IA transforma la forma en que diagnosticamos y tratamos enfermedades en patología.

Nueva herramienta mejora la comprensión del cáncer a través de datos biológicos integrados.

Nuevos métodos mejoran la precisión en el diagnóstico y tratamiento del tejido renal.

Métodos innovadores mejoran la detección de proteínas en muestras de tejido para el diagnóstico del cáncer.

La investigación se centra en predecir marcadores de enfermedades a partir de imágenes de tejidos para mejorar el tratamiento.

Explorando el papel de la IA en mejorar las prácticas de patología digital.

HIPI predice niveles de proteínas a partir de imágenes H&E, ayudando en el diagnóstico del cáncer.

El Transformador Regional Re-integrado mejora el diagnóstico de cáncer a través de técnicas innovadoras de re-integración de características.

Los sistemas de IA mejoran el diagnóstico de infecciones por H. pylori.

AttriMIL mejora la detección de tumores en imágenes de diapositivas completas a través de puntuaciones avanzadas y restricciones.

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

Nuevo enfoque mejora la detección de artefactos en diagnósticos de cáncer, aumentando la precisión y eficiencia.

Nueva tecnología de imagen mejora la resolución y la velocidad en patología.

Los doctores pueden tomar mejores decisiones usando votación mayoritaria con ayuda de IA en patología.

Un nuevo método mejora el análisis de imágenes en patología digital.

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.