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AMD-MIL mejora el análisis de tejidos para un diagnóstico de enfermedades más rápido y preciso.

Descubre cómo los científicos están mejorando las técnicas de preservación de órganos para uso médico.

Nuevos métodos de IA mejoran la planificación de la terapia de protones para el tratamiento del cáncer.

Aprende cómo la terapia de haz de protones ataca los tumores de manera efectiva.

Un nuevo enfoque mejora la precisión en la detección de estenosis aórtica mediante el aprendizaje automático.

DBiTplus combina análisis de ARN y proteínas para obtener mejores insights celulares.

Un nuevo modelo mejora la identificación de trastornos cerebrales usando un análisis de red innovador.

Un nuevo modelo mejora la identificación del riesgo de enfermedades cardíacas para un mejor tratamiento de los pacientes.

Usando aprendizaje automático para modelar señales eléctricas en el corazón.

Estimación rápida y precisa de formas para robots continuos blandos usando redes neuronales.

Nuevo modelo mejora la precisión en la clasificación de lesiones cutáneas usando múltiples tipos de datos.

Mejorando la usabilidad y reproducibilidad de la predicción de respuesta a medicamentos en la investigación del cáncer.

Los transformadores mejoran la precisión de clasificación para el trastorno del espectro autista a través de un análisis avanzado de imágenes cerebrales.

Explorando la ruptura de chorros líquidos y sus implicaciones para varias industrias.

Los modelos de PLN ayudan a identificar los criterios de elegibilidad para ensayos clínicos de cáncer.

Aprende cómo se comportan los fluidos viscoelásticos en diferentes aplicaciones.

La tecnología de RA mejora la visualización y el seguimiento durante procedimientos quirúrgicos complejos.

Nueva investigación mejora los métodos de cirugía robótica para mayor precisión y seguridad.

Esta investigación mejora las simulaciones de RFA aplicando técnicas de computación paralela para reducir el tiempo de ejecución.

Un nuevo método mejora la calidad de la imagen de PET cardíaca usando Rb-82.

Un nuevo conjunto de datos busca mejorar la investigación en endoscopia por cápsulas de video y el desarrollo de IA.

Nuevos métodos mejoran la precisión para detectar cáncer de estómago mediante análisis avanzados de imágenes.

Nuevo método combina IA y modelos de difusión para diseñar materiales innovadores.

Investigación de problemas en el conjunto de datos que afectan la precisión de clasificación de imágenes de tejido.

MeshHeart visualiza formas de corazón para un mejor diagnóstico y tratamiento.

Las técnicas de IA mejoran la identificación de piedras en los riñones a través de la generación de imágenes sintéticas.

Nuevo método mejora el análisis de MRI para el diagnóstico de demencia usando técnicas clásicas y cuánticas.

Explorando nuevas formas de evaluar el ADN del esperma sin dañarlo para mejorar los resultados de la FIV.

La investigación resalta el papel del machine learning en la detección temprana de la CHD.

Nueva tecnología de resonancia magnética mejora la eficiencia y precisión del tratamiento del cáncer.

Explorando los problemas de eficiencia de los bioelectrónicos implantables inalámbricos y los avances propuestos.

La endoscopia robótica mejora la seguridad y efectividad en el diagnóstico de condiciones digestivas.

Nueva tecnología mejora el monitoreo en tiempo real del boro durante la terapia del cáncer.

Este estudio resalta métodos para mejorar modelos de lenguaje grandes en entornos médicos.

El estudio mejora la precisión en el reconocimiento de gestos manuales usando datos de ultrasonido.

Nuevo método mejora la precisión para identificar vasos sanguíneos en imágenes médicas.

Un método más rápido mejora la efectividad del tratamiento de radiación mientras protege los tejidos sanos.

Los modelos de IA muestran promesas para mejorar la selección de pacientes en ensayos clínicos.

Un nuevo sistema busca perfeccionar la planificación del tratamiento del cáncer a través de la automatización.

Un estudio revela cómo el aprendizaje automático puede mejorar la polarimetría de Mueller para diagnósticos médicos.