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Abordar el sesgo en la localización de fuentes para mejorar la precisión en diferentes campos.

Un nuevo método que mejora la eficiencia del análisis de datos cerebrales usando aprendizaje auto-supervisado.

Un nuevo referente evalúa las capacidades de los modelos de IA en entornos clínicos reales.

Un nuevo modelo mejora la precisión en la terapia del cáncer basada en los perfiles individuales de los pacientes.

Nuevos métodos mejoran la calidad de las anotaciones generadas por IA en imágenes médicas.

Nuevo modelo de IA transforma radiografías de tórax en 2D en escaneos CT en 3D.

Combinar los datos de pacientes con radiografías de tórax mejora la precisión de los informes y la atención al paciente.

SLOctolyzer automatiza el análisis de imágenes de la retina, ayudando en la investigación sobre la salud ocular.

PARADIGM integra datos diversos sobre el cáncer para mejorar las predicciones de supervivencia de los pacientes.

Nuevo dispositivo usa fNIRS para reconstruir imágenes a partir de la actividad cerebral.

Nuevas técnicas mejoran la estimación de parámetros en ecuaciones diferenciales parciales para varias aplicaciones.

Estrategias para manejar problemas de rendimiento durante el preentrenamiento continuo de modelos de lenguaje grandes.

Nueva herramienta de IA ayuda a diagnosticar el Carcinoma Basocelular con explicaciones claras.

Mejorando la precisión de los informes médicos a través de métodos de etiquetado innovadores.

Un nuevo modelo mejora la eficiencia en estudios de cohortes dentro de la analítica de salud.

Un nuevo método mejora las resonancias magnéticas usando imágenes previas para obtener resultados más rápido.

La nueva tecnología modular fNIRS mejora el monitoreo cerebral en situaciones de la vida real.

Examinando redes bistasibles y sus posibles aplicaciones en varios campos.

Explorando técnicas de aprendizaje auto-supervisado en imágenes médicas para mejorar el aprendizaje de características.

Las pruebas genéticas mejoran el tratamiento del cáncer al enfocarse en cambios genéticos específicos.

La detección temprana del cáncer de próstata mejora los resultados del tratamiento.

HEST-1k ofrece un conjunto de datos detallado que relaciona la actividad genética con imágenes de tejidos para investigación.

Nuevos métodos de aprendizaje están transformando las aplicaciones de IA en el campo médico.

Nuevo marco de control mejora el seguimiento y la precisión del tratamiento para manipuladores de láser suave.

Un conjunto de datos creado para mejorar la segmentación de herramientas en cirugías laparoscópicas.

Nuevo modelo mejora la precisión y reduce la incertidumbre en el diagnóstico de cáncer de próstata.

Aprende cómo los autoencoders emparejados mejoran la resolución de problemas inversos complejos.

Una mirada al mundo de los superconductores y sus propiedades únicas.

BayTTA fusiona TTA y BMA para una mejor precisión en la imagenología médica.

Bolero ayuda a cuantificar el ARN del VHB, revelando información sobre la infección.

Un sistema innovador restaura videos endoscópicos dañados mientras mantiene la información crítica de profundidad.

Un nuevo enfoque para la detección temprana del cáncer de pulmón usando análisis de imágenes automatizado.

Explorando nuevas técnicas de MRI para mejorar la imagen del cerebro en niños.

Nuevos sistemas mejoran la entrega de insulina y la seguridad en el manejo de la diabetes tipo 1.

Nuevo sistema de IA muestra promesa para diagnosticar tumores orales de manera efectiva.

Un nuevo modelo mejora la integración de imágenes y texto en patología.

Explorando datos de pacientes para mejorar los resultados en cáncer de cabeza y cuello.

Investigadores desarrollan metasuperficies multifuncionales usando materiales de cambio de fase y aprendizaje profundo.

Nuevo modelo combina escaneos cerebrales y datos genéticos para el diagnóstico de Alzheimer.

Este estudio propone un enfoque avanzado para analizar fracturas vertebrales usando aprendizaje profundo.