Ulas Bagci

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

Les modèles Mamba améliorent la précision et l'efficacité dans l'interprétation des images médicales.

Les innovations en deep learning améliorent la précision des images médicales pour de meilleurs résultats en santé.

Nouveau modèle améliore l'imagerie et la précision de segmentation de la cirrhose du foie.

PolypDB améliore la précision des coloscopies en offrant un ensemble de données varié pour détecter les polypes.

FANetv2 améliore la détection des polypes dans les images de coloscopie pour de meilleurs résultats de traitement.

Des chercheurs ont développé une approche à double modèle pour détecter les tumeurs cérébrales chez les enfants.

Une nouvelle méthode pour évaluer les tumeurs pancréatiques tout en protégeant la vie privée des patients.

Une nouvelle méthode améliore la classification des lésions cutanées tout en protégeant les données des patients.

PEP-Net améliore la prédiction des taux de survie pour les patients ayant une embolie pulmonaire.

Un nouveau cadre améliore l'analyse d'images médicales en utilisant des données étiquetées et non étiquetées.