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Un nuevo método mejora la calidad de las imágenes de PET para mejores diagnósticos.

Una mirada a los métodos de comunicación segura, incluyendo la transferencia cuántica en oblivion.

Combinar la imagenología PET y CT mejora la claridad y reduce los riesgos de radiación.

El equipo de BeeManc utilizó modelos avanzados para simplificar textos médicos complejos en PLABA-2024.

Aprende a lidiar con el ruido de etiquetas en el aprendizaje automático para tener mejor precisión.

Combinando el aprendizaje federado y las GNNs para mejorar la evaluación de derrames cerebrales, asegurando la privacidad del paciente.

Un nuevo método combina eficiencia y precisión en el Aprendizaje Federado.

Un nuevo conjunto de datos ayuda a mejorar el análisis de imágenes médicas y a entender la incertidumbre.

ProP ofrece una forma efectiva de detectar ataques por la puerta de atrás en modelos de aprendizaje automático.

Este artículo revisa estrategias para mejorar el aprendizaje profundo en diversos entornos de imágenes médicas.

Investigadores mejoran el control de robots blandos con técnicas innovadoras de neuroevolución.

Un nuevo enfoque para mejorar la detección de OOD en modelos de aprendizaje automático.

Aprende cómo las BNNs ayudan a las máquinas a tomar decisiones informadas en situaciones inciertas.

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.