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Nuevo modelo mejora la imagenología por CT con menos vistas, asegurando resultados más claros y detallados.

Un modelo de lenguaje especializado diseñado para mejorar los informes de radiología y la eficiencia.

Un nuevo método para generar informes de radiografías de tórax mejora la precisión y la relevancia clínica.

MaskGAN mejora la síntesis de imágenes de TC a partir de escaneos de MRI sin necesidad de anotaciones detalladas.

Nuevas pautas buscan proteger a las mujeres durante la detección del cáncer de mama.

Nuevas técnicas aceleran los escaneos de MRI y mejoran la calidad de imagen.

Un estudio sobre cómo mejorar la reconstrucción de imágenes de CT de cabeza usando tecnología de aprendizaje profundo.

Nuevos métodos mejoran la claridad y el análisis de las exploraciones cerebrales.

Nuevas estrategias mejoran la evaluación de mamografías para una mejor detección del cáncer de mama.

Los modelos de IA pueden mejorar cómo los radiólogos acceden a la información de los pacientes para hacer diagnósticos más precisos.

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

Un nuevo método mejora la calidad y velocidad de las imágenes de resonancia magnética usando hipernetas.

Este método mejora la precisión al coincidir las ubicaciones anatómicas en escaneos médicos.

Un nuevo modelo mejora la precisión en la segmentación de lesiones cerebrales utilizando atención de gran núcleo.

Los avances en IA mejoran la imagen médica para tomar mejores decisiones de salud.

Este estudio evalúa el papel de NLP en la resumición de informes de radiología usando modelos de lenguaje avanzados.

Te presento GravityNet, un nuevo modelo que mejora la precisión en la detección de pequeñas lesiones en imágenes médicas.

Evaluando la efectividad diagnóstica de ChatGPT en condiciones musculoesqueléticas en comparación con radiólogos humanos.

Nuevas técnicas mejoran la claridad y precisión de las imágenes PET usando modelos generativos.

Una herramienta poderosa mejora la gestión de imágenes médicas para aplicaciones de aprendizaje automático.

Un estudio revela una alta prevalencia de dismorfismo sacral en escáneres de pelvis en Kenia.

Un método de aprendizaje profundo mejora la detección de problemas renales en imágenes médicas.

La investigación revela avances en la predicción de resultados para pacientes con metástasis cerebral.

Esta investigación mejora la evaluación de informes de radiología generados por IA a través de la colaboración de expertos.

Examinando el papel de la IA generativa en la educación de pacientes con enfermedades graves.

Un modelo de aprendizaje profundo mejora la detección de fracturas en imágenes de rayos X.

Un nuevo marco mejora cómo medimos la gravedad en imágenes de rayos X.

DeepATLAS identifica de manera eficiente estructuras anatómicas en escaneos de TC sin necesidad de muchos datos etiquetados.

SegmentAnyBone mejora la precisión de la imagen ósea en resonancias magnéticas para un diagnóstico más acertado.

Mejorando la calidad de imagen en CT de rayos X a través de funciones de pérdida específicas.

Nuevos métodos mejoran la identificación de materiales en imágenes médicas.

Nuevos métodos mejoran la claridad en las imágenes del cerebro, ayudando en el diagnóstico de salud.

DuDoCFNet combina tareas para mejorar la imagen cardíaca mientras reduce la exposición a la radiación.

Nuevas herramientas mejoran el análisis de tomografías computarizadas de tórax y la precisión del diagnóstico.

Las técnicas de aprendizaje profundo mejoran la calidad de las imágenes de CBCT al reducir los artefactos.

Las innovaciones de IA mejoran la detección y diagnóstico de fracturas de costillas para una mejor atención al paciente.

ProtoVerse mejora la interpretabilidad en la clasificación de fracturas vertebrales usando aprendizaje profundo.

Un nuevo modelo mejora el diagnóstico automatizado de radiografías de tórax a través del aprendizaje auto-supervisado.

Un nuevo modelo mejora la clasificación de lesiones hepáticas en imágenes 3D.

Un estudio revela lo que los pacientes valoran en los servicios de imagenología ambulatoria.