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Nuevo modelo mejora la precisión en la detección de tumores mediastínicos usando aprendizaje semi-supervisado.

La tecnología PCCT ofrece imágenes de alta resolución con menos radiación para mejorar la seguridad del paciente.

Un estudio encuentra que el registro de imágenes mejora la alineación, pero no el rendimiento diagnóstico.

Un nuevo método mejora las tomografías computarizadas de baja dosis al reducir el ruido de manera efectiva.

El algoritmo MOCCA mejora la velocidad y la calidad de las imágenes de MRI usando datos incompletos.

Este estudio evalúa métodos de aprendizaje profundo para marcar tumores de cáncer en escaneos médicos.

Un modelo conjunto mejora las predicciones de densidad mamaria usando mamografías de baja dosis.

Los sistemas de IA mejoran la precisión del diagnóstico al analizar radiografías de tórax.

Explorando nuevos métodos para recuperar imágenes médicas en 3D de manera efectiva.

ToNNO mejora la velocidad y precisión del etiquetado de imágenes médicas en 3D.

Mamba-Ahnet mejora la segmentación de imágenes médicas para una detección precisa de lesiones.

Los datos sintéticos ofrecen soluciones prometedoras a los problemas en la imagenología médica.

Un desafío busca mejorar el delineado de tumores en escaneos del cerebro para una mejor planificación del tratamiento.

Un nuevo modelo ayuda a analizar las imágenes médicas del COVID-19.

Un nuevo marco mejora la capacitación en mamografías para una mejor educación en radiología.

Una nueva herramienta de IA mejora el proceso de revisión de los informes de radiografías de tórax.

El modelo de IA Merlin mejora la lectura de escáneres abdominales.

Nuevo marco utiliza imágenes 3D para informes de radiología precisos.

Explorando soluciones de IA para enfrentar la escasez de radiólogos y mejorar la atención al paciente.

Un nuevo método mejora la calidad de las imágenes de TC y reduce la exposición a la radiación.

Un estudio explora métodos automatizados para medir ascitis usando algoritmos de aprendizaje profundo.

Combinar los datos de pacientes con radiografías de tórax mejora la precisión de los informes y la atención al paciente.

Una nueva red mejora la precisión en la segmentación de tumores cancerosos a partir de imágenes PET y CT.

Mejorando la precisión de los informes médicos a través de métodos de etiquetado innovadores.

La detección temprana del cáncer de próstata mejora los resultados del tratamiento.

Nuevo modelo mejora la precisión y reduce la incertidumbre en el diagnóstico de cáncer de próstata.

Un nuevo enfoque para la detección temprana del cáncer de pulmón usando análisis de imágenes automatizado.

Este estudio propone un enfoque avanzado para analizar fracturas vertebrales usando aprendizaje profundo.

LeDNet mejora el análisis de radiografías de tórax para una mejor clasificación de enfermedades pulmonares.

MiniGPT-Med ayuda a los radiólogos a mejorar la precisión y eficiencia en los diagnósticos.

Un nuevo método mejora la alineación de imágenes usando técnicas de deep learning para mejores resultados clínicos.

Un nuevo método mejora la localización de fuentes gamma para obtener mejores resultados quirúrgicos.

La IA ayuda a mejorar la eficiencia de los informes de radiografías de tórax en medio de los desafíos del NHS.

Nuevo método reduce la radiación en la imagen DSA mientras mejora la calidad de la imagen.

Nuevo modelo de IA mejora la interpretación de radiografías de tórax para mejores diagnósticos.

Una nueva herramienta mejora la precisión de segmentación para imágenes de MRI cerebral de 7T.

Integrar datos clínicos con imágenes de rayos X mejora la precisión del diagnóstico.

Un enfoque de dos etapas mejora la precisión de la segmentación de metástasis cerebrales usando MRI.

La investigación explora imágenes virtuales para mejorar la eficiencia de la resonancia magnética de mama y reducir el uso de agentes de contraste.

Investigadores mejoran la tecnología para identificar fracturas en las muñecas en radiografías de niños.