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Una revisión completa de técnicas de aprendizaje profundo en el análisis de imágenes médicas.

Explorando la naturaleza flexible y las aplicaciones de las redes neuronales líquidas.

Un nuevo enfoque utiliza un solo mapa para crear ecocardiogramas realistas.

S-SYNTH genera imágenes sintéticas de piel para mejorar el entrenamiento de IA en dermatología.

CC-SAM mejora la segmentación de imágenes médicas, aumentando la precisión para un mejor cuidado del paciente.

Los datos sintéticos presentan riesgos al entrenar modelos de aprendizaje automático para imágenes médicas.

Explorando la necesidad de controles de calidad en los informes de radiología generados por IA.

Un nuevo método ayuda a clasificar vistas del corazón sin perder el conocimiento previo.

Un nuevo método mejora el reconocimiento de las actividades humanas usando datos de esqueletos.

Dos métodos mejoran cómo los modelos analizan imágenes médicas para un mejor diagnóstico.

StarCache mejora la velocidad y eficiencia del acceso a datos en redes modernas.

Este artículo habla sobre la importancia de detectar anomalías en datos de series de tiempo en diferentes industrias.

Un nuevo marco mejora la segmentación de imágenes médicas con menos imágenes etiquetadas.

Un nuevo marco busca reducir las alucinaciones en los LVLMs a través de la recuperación activa.

Explora cómo HBot simplifica la Medicina Tradicional China para todos.

Un nuevo enfoque mejora la calidad de las imágenes de RM mientras reduce el tiempo de colección.

La IA mejora el análisis de la capilaroscopia del pliegue ungueal para obtener mejores hallazgos de salud.

Las técnicas de deep learning mejoran la identificación del foramen mental en radiografías dentales.

Un estudio revela cómo la diversidad de pacientes afecta los modelos de segmentación en el cuidado de la salud.

Combinar métodos existentes mejora la detección de OOD para aplicaciones de machine learning más seguras.

Descubre cómo las Redes Neuronales Convolucionales en Grafos analizan datos complejos en varios campos.

La PET de tres gamma mejora la detección del cáncer gracias a una sensibilidad y calidad de imagen mejoradas.

Evaluando innovaciones digitales en el tratamiento de la TB y su impacto económico en Etiopía.

Un nuevo método mejora el diagnóstico de neumonía utilizando técnicas de aprendizaje profundo.

Los dispositivos vestibles y algoritmos buscan detectar la sepsis más temprano para mejorar la atención al paciente.

Automatizando el fenotipado de alto rendimiento usando modelos de lenguaje avanzados para mejorar la toma de decisiones clínicas.

Examinando el impacto de la selección de características en la confianza de los usuarios en sistemas de IA.

Nuevo método mejora la detección de curvas en imágenes médicas para un mejor diagnóstico.

Nuevo método mejora la detección de anomalías en imágenes médicas sin etiquetas previas.

Un nuevo marco mejora la clasificación de enfermedades a partir de imágenes médicas en medio de distintas condiciones de datos.

Mejorando el diagnóstico de IA al clasificar los casos de rayos X médicos con más precisión.

Una mirada al método de Logit de Outlier Mejorado para una mejor reconocimiento de clases.

Nuevo método mejora la precisión en modelos de visión-lenguaje, reduciendo contenido engañoso.

Un nuevo método mejora la precisión de la resonancia magnética para el diagnóstico del Alzheimer usando datos individuales de los pacientes.

Explora cómo los sistemas de IA híbrida mejoran la toma de decisiones en el sector salud.

Nuevo método mejora la cuantificación de la incertidumbre en el análisis de datos.

FPT+ mejora el aprendizaje transferido para imágenes médicas de alta resolución con recursos mínimos.

La investigación sobre sistemas automáticos de informes mejora la eficiencia y precisión en radiología.

La realidad aumentada móvil mejora la colaboración en la planificación de cirugías cardíacas.

EfficientDeepMB mejora la velocidad y el costo de la imagenología optoacústica para un mejor uso médico.