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Combinando la intuición humana con el aprendizaje automático para hacer predicciones mejores y más seguras.

VaLLA mejora las predicciones al ofrecer estimaciones de incertidumbre confiables en redes neuronales profundas.

Combinar modelos de segmentación mejora la detección temprana de infartos en ecocardiogramas.

Un nuevo método para aclarar la clasificación de imágenes, haciendo que las predicciones sean más interpretables.

Examinando la intersección de la privacidad diferencial y los desafíos de optimización.

Un nuevo método mejora la imagenología cerebral con rapidez y precisión.

Este estudio analiza cómo diferentes señales mejoran la precisión en la segmentación de imágenes médicas.

Nuevo método optimiza la configuración del modelo para mejorar el diagnóstico en salud.

Explorando el papel de la incertidumbre en las interacciones entre humanos y robots.

Investigaciones avanzan en generar imágenes sintéticas mientras se protege la privacidad de los datos personales.

Nuevos métodos mejoran la precisión en la clasificación de glóbulos blancos para el diagnóstico de leucemia.

El método SLAC ofrece una compensación efectiva de atenuación en la imagenología cardíaca SPECT.

Un modelo que predice ajustes de resonancia magnética mejora la fiabilidad en la imagenología médica.

Explorando el papel de los datos sintéticos en la mejora de tecnologías basadas en EEG.

Una nueva herramienta ayuda a corregir errores sistemáticos en modelos de aprendizaje automático.

Un nuevo enfoque mejora la consistencia en las respuestas de los sistemas de respuestas a preguntas visuales.

Una nueva herramienta hace que los datos genéticos sean más fáciles de buscar y entender.

Nuevo método mejora la precisión en la segmentación de bronquiolos para el diagnóstico de enfermedades pulmonares.

Una herramienta combina la medicina oriental y el aprendizaje automático para predecir los resultados de cirugías.

Un nuevo enfoque de aprendizaje profundo mejora la alineación de imágenes médicas para un mejor análisis.

Explorando métodos para mejorar la eficiencia del aprendizaje automático en entornos de salud.

Un nuevo marco mejora la clasificación y segmentación con fiabilidad en la imagenología médica.

Explora cómo las explicaciones contrafactuales mejoran la claridad y confianza en las decisiones de la IA.

Un nuevo método aborda los desafíos en el análisis de imágenes médicas usando aprendizaje semi-supervisado.

Un nuevo método mejora las imágenes de los vasos sanguíneos a partir de datos de MRA para tener mejores diagnósticos.

Una nueva métrica mejora la evaluación del rendimiento de ASR para la precisión de la transcripción médica.

Un nuevo enfoque al aprendizaje profundo utilizando pesos fijos para mayor eficiencia.

Puntos clave para validar dispositivos de diagnóstico basados en IA.

Un enfoque novedoso aborda las preocupaciones sobre la privacidad en la imagenología retinal, manteniendo los detalles clínicos.

Combinar métodos bayesianos con redes neuronales mejora la adaptabilidad y el rendimiento.

DiffMIC mejora el análisis de imágenes médicas para una mejor atención al paciente.

Un nuevo método mejora el rendimiento de segmentación en imágenes médicas en 3D.

Explorando altas tasas de dosis en terapia de protones para mejores resultados en el cáncer.

Un nuevo marco mejora el análisis de tumores en imágenes de diapositivas completas usando aprendizaje autoguiado.

Un nuevo enfoque garantiza una evaluación de políticas más segura en aplicaciones críticas.

RepUX-Net ofrece un método innovador para segmentar imágenes médicas con mayor precisión.

Los investigadores están mejorando la manipulación robótica de objetos flexibles para varias aplicaciones.

Un nuevo método mejora la privacidad de los datos y la eficiencia del modelo en la imagen médica.

Las redes neuronales mejoran el mapeo T2 para un mejor diagnóstico del cáncer de próstata.

Este artículo explora cómo el Visual Prompting puede mejorar la privacidad diferencial en el aprendizaje profundo.