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SegHeD+ mejora la precisión en la identificación de lesiones de Esclerosis Múltiple.

Nuevo método mejora la detección de áreas de tejido anormal en la investigación médica.

Deep Spectral Clustering mejora la precisión del clustering usando técnicas avanzadas.

Un nuevo método mejora los informes de radiología al integrar datos de pacientes anteriores.

Nuevo método mejora las imágenes de RM con color para un diagnóstico mejor.

ReXTrust asegura la precisión en los informes de radiología generados por IA, mejorando la seguridad del paciente.

Evaluando el papel de los LLMs en simplificar la documentación clínica.

Un nuevo método claro para responder preguntas de tablas.

SamIC revoluciona la segmentación de imágenes con menos recursos y un aprendizaje más rápido.

SegMAN mejora el etiquetado a nivel de píxeles en visión por computadora para varias aplicaciones.

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AirwayAtlas simplifica el análisis de las vías respiratorias para un mejor diagnóstico de enfermedades pulmonares.

CEFGL ofrece aprendizaje de datos que preserva la privacidad para varios clientes.

Explorando los impactos del ajuste fino en la precisión de las predicciones y la racionalidad en los modelos de IA.

MRF ofrece información rápida y detallada sobre los tejidos del cuerpo para mejorar la atención médica.

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Una nueva técnica promete imágenes cerebrales más rápidas y no invasivas para un mejor diagnóstico.

Cómo las máquinas aprenden a predecir su entorno para seguridad y eficiencia.

Una combinación de aprendizaje federado y mapas cognitivos difusos mejora la privacidad de los datos y la colaboración.

Un nuevo método mejora el análisis de imágenes de diapositivas completas para diagnósticos patológicos más precisos.

FedPIA mejora el aprendizaje automático mientras protege la privacidad de los datos sensibles.

PowerMLP ofrece una solución rápida para el entrenamiento eficiente de redes neuronales.

ViTmiX combina técnicas para mejorar la comprensión de los Vision Transformers en la IA.

GaraMoSt mejora las imágenes DSA, aumentando la claridad y reduciendo la exposición a radiación.

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Un modelo inteligente que mejora el análisis de imágenes médicas con características de memoria.

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FAIRSCAPE organiza y comparte datos biomédicos para obtener mejores conocimientos en salud.

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El Aprendizaje Federado permite entrenar modelos manteniendo los datos de los usuarios privados y seguros.

Nuevos métodos en el aprendizaje por refuerzo meta offline mejoran la adaptabilidad de las máquinas.