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Nuevas técnicas ayudan a detectar problemas de visión en bebés prematuros.

Una guía para entender el rendimiento de los modelos de IA usando el marco FEET.

Descubre cómo TRACE mejora las evaluaciones de salud con una integración de datos avanzada.

Examinando estrategias para mejorar la fiabilidad del deep learning contra amenazas adversariales.

LAMINAR ofrece enfoques frescos para organizar y entender datos complejos.

Un nuevo sistema busca mejorar la transparencia de la IA en campos críticos como la salud.

Usando aprendizaje automático para evaluar los movimientos del bebé y obtener información temprana sobre su desarrollo.

MCCE ofrece soluciones para los problemas de datos ausentes en las explicaciones de modelos.

Un nuevo método revela el movimiento del tejido en tiempo real usando tecnología de MRI.

Los investigadores desarrollan un nuevo método para analizar imágenes cerebrovasculares usando datos etiquetados y no etiquetados.

Combinando datos clínicos y ómicos para mejorar las predicciones de resultados del cáncer.

Nuevos métodos mejoran las predicciones de problemas de salud futuros usando imágenes médicas.

Este artículo examina técnicas de zero-shot para detectar anomalías en imágenes médicas.

Entendiendo el papel de la IA en la medicina a través de técnicas de IA explicable (XAI).

Ser amable ayuda a la IA a servir a los humanos de manera más efectiva.

Un nuevo modelo promete integrar datos de salud diversos para un mejor diagnóstico.

Un plugin protege los modelos de aprendizaje federado de actualizaciones dañinas sin comprometer la privacidad del paciente.

La segmentación es clave para una imagen y diagnóstico cerebral precisos.

Las cámaras de profundidad ofrecen nuevas formas de rastrear la respiración sin contacto físico.

Nuevo método mejora la clasificación de lesiones en la piel mientras protege los datos del paciente.

Un nuevo método mejora las imágenes de TC con ángulos limitados para un mejor diagnóstico.

KV-Tandem combina velocidad y organización para un acceso a datos eficiente.

D-Cube usa tecnología inteligente para detectar mejor el cáncer en imágenes médicas.

Enseñar a las máquinas a aprender sin revelar secretos de expertos es clave para la privacidad.

Un nuevo algoritmo minimiza el arrepentimiento mientras sigue reglas complejas en el aprendizaje por refuerzo.

Un nuevo enfoque que combina precisión con una toma de decisiones clara en datos de series temporales.

Una nueva herramienta ofrece esperanza para mejorar la detección del cáncer de cuello uterino en áreas de bajos ingresos.

GECo mejora la explicabilidad en GNNs para una mejor claridad en las decisiones.

TP-UNet mejora la segmentación de imágenes médicas al usar información temporal.

SADDE identifica actividades raras en los datos mientras explica sus decisiones.

El marco ORID simplifica la generación de informes de radiología, mejorando la precisión y la eficiencia.

Un nuevo método mejora la precisión de la segmentación en imágenes médicas usando menos imágenes etiquetadas.

El aprendizaje automático mejora la detección de enfermedades a través de técnicas de imagen avanzadas.

Una mirada a cómo el aprendizaje automático puede manejar la incertidumbre en las clasificaciones.

Un nuevo método busca estandarizar las imágenes de MRI para mejorar la precisión en las evaluaciones de salud.

CLIPer etiqueta imágenes sin necesidad de entrenamiento extra, mejorando la precisión de la segmentación.

DNAMite ofrece predicciones de salud más claras y mejora la confianza entre el doctor y el paciente.

Un modelo de IA ayuda a detectar el cáncer de cuello uterino temprano al analizar imágenes.

Los investigadores están diseñando pies de cuerpo blando para mejorar la interacción entre humanos y robots.

LDM-Morph mejora la alineación de imágenes médicas para un mejor diagnóstico y planificación del tratamiento.