Últimos artículos para Patología

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.

Un nuevo método mejora los datos sintéticos para el análisis de muestras de tejido.

Este estudio presenta un marco de dos etapas para generar datos en la investigación médica.

Desarrollando un modelo de IA confiable para mejorar el diagnóstico del cáncer de próstata a partir de biopsias.

La tinción de hematoxilina y eosina mejora la evaluación de células inmunitarias en tumores.

Un nuevo marco mejora la clasificación de WSI al incorporar contexto espacial.

NuLite agiliza el diagnóstico de cáncer con segmentación de imágenes rápida y eficiente.

Un nuevo método mejora el análisis de tejidos usando múltiples tintes y aprendizaje automático.

Nuevo modelo aborda el colapso de características en patología digital utilizando normalización de tintes.

Snuffy ofrece una solución de aprendizaje automático para un análisis preciso de WSI.

HistoGym ayuda en el diagnóstico del cáncer usando IA para analizar imágenes de tejidos.

Una mirada más cercana a los tumores raros de las glándulas salivales, sus factores genéticos y opciones de tratamiento.

Enfoques innovadores están mejorando la detección del cáncer a través del análisis de imágenes de diapositivas completas.

Descubre cómo la IA está transformando el diagnóstico en patología computacional usando modelos de base y de lenguaje visual.

Un nuevo enfoque mejora la identificación de TLS usando técnicas de tinción más simples.

Histo-Diffusion mejora la imagen de alta resolución para un diagnóstico preciso de enfermedades.

Un nuevo método mejora la clasificación de tejidos cancerosos usando modelos de visión-lenguaje.

MoPaDi crea imágenes contrafactuales para ayudar en el diagnóstico del cáncer.

Los investigadores desarrollan métodos para estandarizar las imágenes de células sanguíneas y así hacer mejores diagnósticos.

Un nuevo enfoque mejora la patología digital mientras se asegura la privacidad del paciente.

Un estudio muestra que las variaciones en las manchas dificultan a las redes neuronales profundas en la predicción del cáncer.

Explorando el papel del brote tumoral en predecir los resultados del cáncer colorrectal.

AMD-MIL mejora el análisis de tejidos para un diagnóstico de enfermedades más rápido y preciso.

La investigación revela cómo las interacciones celulares impactan los resultados del cáncer colorrectal.

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

Investigación de problemas en el conjunto de datos que afectan la precisión de clasificación de imágenes de tejido.

Un modelo automatizado mejora la creación de informes de patología multi-orgánica.

Nuevos hallazgos destacan el papel de la PrP en las enfermedades priónicas y estrategias de tratamiento potenciales.

Un nuevo enfoque de IA mejora el diagnóstico de adenocarcinoma en diferentes condiciones de imagen.

FAST mejora la clasificación de enfermedades usando imágenes completas de diapositivas con mínima intervención de expertos.

La investigación explora métodos de IA para mejorar la precisión del grading de Gleason en el cáncer de próstata.

Un estudio muestra que las herramientas de IA son mejores respondiendo preguntas de patología en comparación con los aprendices humanos.

HistoROI mejora la clasificación de tejidos en el diagnóstico médico usando imágenes de diapositivas completas.

Los efectos de lote complican el papel del deep learning en la histopatología, afectando el análisis de enfermedades.

Investigando el proceso de invasión de Toxoplasma gondii y sus efectos en las células del huésped.