Daniel Rueckert

Cette recherche développe des atlas pour analyser les variations de santé dans les populations en utilisant des IRM.

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

NISF améliore la segmentation des formes anatomiques en imagerie médicale avec une précision accrue.

Un aperçu des attaques de reconstruction et de leur impact sur la vie privée des données dans l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode d'apprentissage profond améliore la précision de l'IRM pour la cartographie des tissus cardiaques.

De nouvelles stratégies simplifient la transformation image-graph pour diverses applications.

Examiner l'impact des données a priori sur la confidentialité différentielle dans les attaques de reconstruction d'image.

Cette étude utilise l'apprentissage profond pour trouver de nouveaux biomarqueurs de la dégénérescence maculaire liée à l'âge.

Une analyse des modèles de langage et leur rôle dans le secteur de la santé.

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

Un nouveau modèle améliore les évaluations des maladies oculaires et les références des patients.

Une nouvelle méthode pour comparer les mécanismes de confidentialité dans l'apprentissage machine.

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.

Une nouvelle méthode améliore la précision et la rapidité dans la calibration des modèles de colonne vertébrale en utilisant l'apprentissage machine.

Topograph propose une méthode rapide pour la segmentation d'images tout en gardant les formes et les connexions intactes.

Apprends à tirer le meilleur parti des données limitées pour les modèles de langue.

De nouvelles méthodes transforment la façon dont les images médicales sont alignées pour de meilleurs diagnostics.

Une méthode révolutionnaire capture les mouvements du cœur en temps réel avec une clarté améliorée.

Explorer l'importance de la topologie dans les méthodes de segmentation d'image efficaces.