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Examinando el papel del aprendizaje profundo en mejorar la precisión y confiabilidad de las resonancias magnéticas.

Nuevos métodos mejoran la fiabilidad de las predicciones en situaciones difíciles para los modelos de aprendizaje automático.

La resonancia magnética fetal mejora la detección de problemas de desarrollo en bebés no nacidos.

Nuevas ideas mejoran el rendimiento predictivo en modelado estadístico.

Nuevo método muestra potencial para identificar imágenes médicas desconocidas.

RCC-SGM mejora la claridad de imagen en tomografía fotoacústica sin necesidad de conjuntos de datos emparejados.

Nuevos métodos mejoran el aprendizaje automático en el dispositivo para una mejor personalización y privacidad.

Un nuevo marco mejora la selección de modelos para detectar outliers sin datos etiquetados.

FedBug aborda la desviación de clientes mientras mejora la eficiencia y privacidad del aprendizaje federado.

Un nuevo enfoque mejora la fiabilidad de los modelos de aprendizaje profundo al medir la incertidumbre.

Un nuevo método mejora la evaluación de la IA en imágenes médicas para una mayor fiabilidad.

Un nuevo método mejora la precisión de la segmentación de imágenes en el sector salud.

Aprende cómo XLDA procesa grandes conjuntos de datos de forma eficiente y se adapta a nuevas clases.

La investigación muestra que hay potencial en usar imágenes sintéticas para una segmentación efectiva de pólipos.

Cold Diffusion ofrece procesos de MRI más rápidos sin perder calidad de imagen.

Un método que mejora el aprendizaje automático para imágenes médicas con menos datos.

Examinando la necesidad urgente de una oximetría de pulso precisa en diversas poblaciones de pacientes.

Usando gemelos digitales para manejar la diabetes y prevenir enfermedades renales.

Un nuevo método mejora la augmentación de datos para la clasificación de imágenes histopatológicas.

Un nuevo método mejora el análisis de glóbulos blancos en imágenes médicas.

MADS ofrece soluciones avanzadas para manejar datos faltantes en series de tiempo.

Un estudio muestra que la IA es más efectiva para identificar los síntomas de COVID-19 que los métodos tradicionales.

Nuevos módulos mejoran la precisión en la alineación de imágenes cardíacas para un mejor diagnóstico.

Un nuevo estándar busca mejorar las estrategias de arranque en frío en la segmentación de imágenes médicas.

Nuevo método mejora la segmentación de imágenes médicas usando incrustaciones de parches implícitas.

Un estudio sobre cómo mejorar las explicaciones de los modelos para evitar diagnósticos médicos incorrectos.

Una nueva herramienta utiliza las redes sociales para monitorear incidentes relacionados con medicamentos.

Este artículo habla sobre el muestreo de importancia y su papel en mantener la privacidad de los datos.

La investigación se centra en mejorar métodos no invasivos para la comunicación en pacientes con problemas de movilidad.

Te presentamos Eye-Llama, un modelo especializado para mejorar el apoyo a la salud ocular.

Un estudio revela cómo los materiales afectan el rendimiento de los emisores de terahercios para diferentes aplicaciones.

Un nuevo método mejora la detección de anomalías en imágenes médicas usando datos no etiquetados.

CheXmask ofrece máscaras de segmentación de alta calidad para radiografías de tórax, ayudando en el diagnóstico.

Nuevos métodos mejoran cómo el aprendizaje automático maneja datos ruidosos.

Este estudio examina métodos para proteger la privacidad al analizar conversaciones habladas.

Explorando el potencial de los GANs híbridos cuántico-clásicos en la generación y clasificación de datos.

Este estudio analiza cómo la pérdida de paquetes afecta el rendimiento en el Aprendizaje Federado Dividido.

Nueva herramienta de IA muestra promesas en la precisión del diagnóstico y la detección del cáncer de cuello uterino.

Un nuevo método mejora el modelado de mezcla gaussiana en escaneos PET para obtener mejores imágenes.

Las explicaciones contrafactuales ayudan a aclarar las decisiones tomadas por sistemas automatizados.