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Este estudio evalúa la efectividad de los métodos XAI en imágenes médicas.

Nuevo marco mejora el diagnóstico de fibrosis hepática a través del análisis de imágenes en múltiples vistas.

Una mirada al aprendizaje seguro con múltiples agentes en entornos restringidos.

Abordando los desafíos de la transparencia en los procesos de toma de decisiones de la IA.

Un nuevo modelo mejora la detección de fracturas en las costillas usando distintas anotaciones de datos.

Evaluando cómo los cambios ambientales afectan el rendimiento de los modelos de reconocimiento de imágenes.

QNNRepair mejora la precisión de las redes neuronales después de la cuantización.

Un modelo que aprende de forma continua mientras ofrece explicaciones claras para sus decisiones.

Un nuevo método acelera las exploraciones de resonancia magnética sin perder calidad de imagen.

Un nuevo método mejora la precisión en el procesamiento de imágenes médicas.

Una nueva G-CNN mejora el análisis y la precisión de imágenes médicas en 3D.

ReCoV ayuda a identificar y eliminar etiquetas ruidosas para mejorar el rendimiento del modelo.

HeaRT crea líneas de tiempo claras a partir de registros de salud complejos, ayudando a los doctores en el cuidado de los pacientes.

Nuevos métodos mejoran la precisión en la imagenología médica utilizando aprendizaje profundo y fantasmas que imitan tejidos.

Un nuevo método mejora el rendimiento del aprendizaje federado en medio de preocupaciones por la privacidad de los datos.

Nuevos métodos mejoran la precisión en el análisis de radiografías de tórax usando datos de TC.

ProtoDiff mejora el aprendizaje de prototipos para una clasificación efectiva con datos limitados.

Nuevos métodos mejoran la precisión en la alineación de nubes de puntos médicos a lo largo del tiempo.

Un nuevo método mejora la clasificación de imágenes médicas mientras protege los datos del paciente.

Explorando la importancia de la IA explicable para tomar decisiones de confianza.

LegoNet mejora la segmentación de imágenes en escaneos médicos usando técnicas innovadoras de bloques de construcción.

ViG-UNet combina redes neuronales de grafo y U-Net para mejorar el análisis de imágenes médicas.

Un nuevo método se centra en la estructura de datos para mejorar los resultados del entrenamiento de IA.

Nuevos métodos mejoran los dispositivos visuales para quienes tienen pérdida de visión.

Un nuevo método de deformación de malla profunda mejora la precisión en la segmentación de órganos abdominales.

Un estudio sobre la confiabilidad de los métodos basados en eliminación en el aprendizaje automático.

La investigación presenta formas innovadoras de identificar el dolor crónico usando datos de la actividad cerebral.

Procesa datos sensibles de series temporales en la nube de forma segura y eficiente.

Un nuevo modelo aborda las preocupaciones de privacidad en redes de salud inteligentes utilizando blockchain y enfoques basados en la confianza.

Un estudio muestra que las herramientas de aprendizaje profundo pueden mejorar las evaluaciones de radiografías de tórax.

Evaluando el rendimiento de grandes modelos de lenguaje para responder preguntas biomédicas a través de BioASQ.

Una mirada a cómo mejorar la velocidad de VFL mientras se asegura la privacidad de los datos.

Un nuevo enfoque para mejorar el rendimiento del modelo en conjuntos de datos desbalanceados.

Combinar el aprendizaje federado y blockchain mejora la privacidad de los datos en modelos colaborativos.

Nuevos métodos mejoran el entrenamiento para un mejor reconocimiento de objetos en imágenes.

Un nuevo enfoque mejora la clasificación de núcleos en imágenes médicas usando aprendizaje auto-supervisado.

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Examinando sistemas que mejoran el tratamiento de la sepsis en adultos usando datos.