Derniers articles pour Scans CT

Une étude explore des méthodes automatisées pour mesurer l'ascite en utilisant des algorithmes d'apprentissage profond.

Une nouvelle approche pour détecter le cancer du poumon tôt grâce à l'analyse d'images automatisée.

Examiner les galères pour repérer l'extension extranodale et comment ça influence le traitement.

Un aperçu de l'impact de la POCUS sur le diagnostic de l'obstruction de l'intestin grêle.

De nouvelles techniques améliorent le suivi des changements tumoraux pendant la chimiothérapie pour le cancer de l'ovaire.

De nouvelles méthodes améliorent l'évaluation du risque d'AVC avec l'analyse IAC.

Une approche innovante améliore la détection et la compréhension de l'ICH en imagerie cérébrale.

Un nouveau modèle améliore la prédiction du pronostic pour les patients avec hémorragie intracrânienne.

Une nouvelle méthode améliore la précision des rapports en se concentrant sur les anomalies détectées dans les scans CT.

Une nouvelle méthode améliore la détection des hémorragies cérébrales dans les cas de traumatisme en utilisant l'apprentissage profond.

L'étude examine l'adéquation des scanners CT dans les systèmes de santé avec peu de ressources.

Un nouveau modèle prédit l'intégrité du CST à partir des scans CT pour la récupération après un AVC.

Une nouvelle technologie améliore le scoring du calcium coronaire pour de meilleures évaluations de la santé cardiaque.

Un nouveau système améliore la détection précoce du cancer du poumon en identifiant les nodules sur les scans CT.

La recherche améliore l'identification des métastases osseuses avec la génération de données synthétiques.

Un aperçu des méthodes améliorées pour diagnostiquer le cancer de la prostate.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation des vaisseaux hépatiques dans l'imagerie médicale.

Combiner des données d'imagerie et génétiques améliore la précision du diagnostic du cancer du poumon.

Combiner des images médicales et des données génétiques améliore les prévisions de survie au cancer du poumon.

Utiliser l'apprentissage par curriculum pour améliorer la segmentation des voies respiratoires dans les scans pulmonaires.

Examiner l'impact de l'exposition à l'amiante sur le cancer du poumon au Japon.

Cette étude évalue les stratégies d'incitation pour la segmentation osseuse en utilisant des modèles SAM.

Utiliser l'IA pour un meilleur diagnostic du COVID-19 grâce à l'imagerie médicale.

De nouvelles méthodes améliorent les prédictions des problèmes de santé futurs grâce à l'imagerie médicale.

Une nouvelle méthode améliore les images de CT avec des angles limités pour un meilleur diagnostic.

Une étude sur l'utilisation des CNN pour améliorer la classification et le diagnostic des méningiomes.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'imagerie pulmonaire pourrait changer les diagnostics des patients.

MulModSeg simplifie la segmentation d'images médicales pour un meilleur diagnostic et traitement.

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

TSUBF-Net améliore l'analyse des scans CT pour l'hypertrophie des amygdales, aidant au diagnostic et au traitement.

Des recherches mettent en lumière les défis de la détection précoce du cancer de l'ovaire.

La recherche identifie des microARN clés qui pourraient améliorer le diagnostic précoce du cancer du pancréas.

Les admissions de patients augmentent, mais les tests d'imagerie ne suivent pas.

Un nouveau jeu de données révolutionne l'analyse des images médicales et de leurs descriptions.

AirwayAtlas simplifie l'analyse des voies respiratoires pour un meilleur diagnostic des maladies pulmonaires.

MiniGPT-Pancréas aide les médecins à détecter le cancer du pancréas plus tôt grâce à la tech AI.