Benedikt Wiestler

Des chercheurs utilisent des réseaux de neurones graphiques pour mieux prédire l'activité de la maladie de la SEP.

L'étude révèle des disparités dans les modèles UAD qui affectent l'équité dans la santé.

LST-AI propose une méthode fiable pour identifier les lésions chez les patients atteints de sclérose en plaques.

Un modèle d'IA avancé améliore la détection des lésions d'AVC ischémique dans les IRM.

Un défi vise à améliorer le contour des tumeurs sur les scans cérébraux pour mieux planifier les traitements.

Le défi BraTS repousse les limites de la segmentation automatisée des méningiomes avec l'apprentissage profond.

MORPHADE propose une analyse cérébrale innovante pour une meilleure détection de la maladie d'Alzheimer.

Les efforts collaboratifs améliorent les techniques d'imagerie pour les tumeurs cérébrales pédiatriques.

Explorer de nouvelles méthodes dans l'enregistrement d'images médicales et leur efficacité.

Comprendre les explications contrefactuelles pour améliorer le diagnostic médical grâce à l'IA.

ISLES'24 vise à améliorer la prédiction des dégâts causés par un AVC en utilisant des données d'imagerie et cliniques.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des IRM pour les tumeurs cérébrales.

Des outils innovants pour l'imagerie médicale améliorent le diagnostic et le traitement dans le monde entier.