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Nuevas herramientas mejoran la comprensión de las predicciones de Bosques Aleatorios Funcionales en el sector salud.

Mejorando la eficiencia en la toma de decisiones en entornos complejos usando un nuevo algoritmo.

Un método mejora la precisión de segmentación para diferentes imágenes médicas utilizando ajustes de frecuencia.

Un nuevo marco de IA mejora la comprensión de los videos quirúrgicos para una mejor atención al paciente.

Un nuevo programa mejora el análisis de imágenes del corazón, ayudando en la detección de enfermedades.

Presentamos FedFT, un método para mejorar la comunicación en el Aprendizaje Federado.

Una mirada a métodos mejorados para analizar datos funcionales.

Este estudio evalúa el marco IDGI para explicar las predicciones de modelos de aprendizaje profundo.

Un nuevo método mejora la reconstrucción 3D a partir de videos endoscópicos para aplicaciones quirúrgicas.

Nuevos modelos de CNN muestran resultados prometedores al analizar imágenes médicas de manera efectiva.

Un nuevo método mejora el aprendizaje federado al abordar los desafíos de datos diversos.

Nuevo modelo mejora la precisión en la segmentación de tumores a partir de escaneos PET/CT.

Un nuevo método mejora el aprendizaje colaborativo al optimizar la selección de clientes y el entrenamiento personalizado del modelo.

Métodos innovadores están mejorando la imagen SPECT para una mejor planificación del tratamiento del cáncer.

Un nuevo método mejora la privacidad mientras asegura un buen rendimiento del modelo en el Aprendizaje Federado.

Un nuevo marco mejora la precisión de las imágenes por ultrasonido durante el monitoreo del trabajo de parto.

Un estudio destaca la necesidad de fiabilidad en los modelos de aprendizaje automático de máquinas de MRI.

Este artículo revela métodos para interpretar modelos tipo CLIP en IA.

Explorando el potencial de las redes neuronales cuánticas en varios campos.

Explorando la encriptación homomórfica híbrida para el procesamiento seguro de datos en ML.

Un nuevo método mejora la estimación de frecuencia en trenes de pulsos con ruido y datos faltantes.

La investigación explora nuevos métodos para diseñar sockets protésicos centrados en la comodidad del paciente.

Examinando los riesgos y desafíos de la tecnología de IA en aplicaciones médicas.

Un nuevo flujo de trabajo simplifica la investigación en bioinformática para el análisis del cáncer usando datos multi-ómicos.

Un nuevo método mejora la estimación de profundidad en imágenes endoscópicas para obtener mejores resultados quirúrgicos.

Conoce las técnicas recientes que están mejorando los diagnósticos de ECG a través del aprendizaje profundo.

Un nuevo modelo usa datos sintéticos para mejorar el análisis y la eficiencia de ultrasonidos cardíacos.

Los investigadores desarrollan un conjunto de datos para mejorar las técnicas de reconocimiento y análisis de voz.

Examinando los riesgos de privacidad de la IA y el ML en entornos médicos.

Un método innovador de datos sintéticos mejora la precisión de la imagen médica mientras protege la privacidad de los pacientes.

Explorando los avances y desafíos en la tecnología de gemelos digitales médicos para tratamientos personalizados.

Una nueva herramienta mejora la eficiencia en el procesamiento de registros médicos electrónicos para brindar un mejor cuidado a los pacientes.

PSTNet mejora la detección de pólipos usando técnicas de imagen avanzadas.

Presentamos SAL y LBN para un monitoreo de salud confiable.

Aprende cómo el aprendizaje por transferencia mejora los resultados del aprendizaje automático con datos limitados.

Explorando cómo la IA maneja la información faltante en el aprendizaje multimodal.

Una nueva técnica ofrece lecturas de presión arterial mejoradas usando datos de PPG.

Un nuevo método mejora la segmentación de imágenes médicas al reducir la pérdida de información.

Los biosensores sin células prometen soluciones económicas para el monitoreo ambiental y de la salud.

Un nuevo enfoque para la programación de paquetes de red en aplicaciones sensibles al tiempo.