Bjoern Menze

De nouveaux outils améliorent l'analyse des scanners CT thoraciques et la précision des diagnostics.

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

Ça explore comment des approches probabilistes améliorent l'apprentissage contrastif en apprentissage automatique.

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.

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

Une nouvelle méthode pour créer des modèles 3D réalistes de vaisseaux sanguins en utilisant la diffusion de débruitage.

Une méthode pour améliorer l'entraînement des modèles en utilisant des images médicales partiellement étiquetées.

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

Utiliser l'apprentissage multimodal pour détecter tôt les maladies cardiaques.

Utiliser des images rétiniennes combinées à des données de santé améliore la prédiction du risque d'accident vasculaire cérébral.

De nouvelles méthodes combinent des données pour améliorer les prédictions de risque d'AVC.