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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.

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.