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De nouvelles techniques permettent une segmentation flexible des données Lidar sans avoir besoin de beaucoup d'étiquetage.

De nouvelles techniques d'IRM améliorent l'imagerie et la segmentation du thalamus.

Une nouvelle méthode améliore la précision des scans cérébraux pour les études sur l'hypothalamus.

Le modèle DOFA améliore l'analyse des données d'observation de la Terre en intégrant plusieurs types de données.

Un nouveau modèle améliore l'efficacité de la conversion de la parole en texte dans les applications en temps réel.

Étudier la parole en segments améliore la compréhension des réponses du cerveau au langage.

Annolid automatise le suivi des animaux dans les vidéos, aidant les chercheurs à étudier leur comportement.

Les solutions automatisées pour identifier les tumeurs cérébrales montrent des promesses pour améliorer les soins aux patients.

H-SAM améliore l'analyse d'images médicales avec moins de données étiquetées nécessaires.

Un nouveau cadre améliore la détection des interférences radiofréquence pour des observations cosmiques plus claires.

Améliorer la détection des gros objets dans les environnements de véhicules autonomes.

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

LeGrad améliore la compréhension des prédictions des Vision Transformers grâce à des heatmaps efficaces.

Cet article parle d'un nouveau cadre pour la génération d'images multi-sujets distinctes.

SaLIP combine SAM et CLIP pour une segmentation d'images médicales efficace.

De nouvelles méthodes améliorent la confidentialité des patients tout en améliorant la recherche sur les images médicales.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation avec un minimum d'annotations dans les images médicales en 3D.

MCPNet offre des insights plus clairs sur les décisions des modèles d'apprentissage profond grâce à l'extraction de concepts à plusieurs niveaux.

Nouveau modèle améliore la précision dans la détection des tumeurs médiastinales grâce à l'apprentissage semi-supervisé.

Une nouvelle méthode améliore la précision des systèmes de reconnaissance d'activité.

CBC3D propose une génération de maillage améliorée pour la planification chirurgicale et les simulations.

Une nouvelle approche utilisant la programmation génétique pour améliorer les fonctions de perte pour la classification d'images.

De nouvelles méthodes améliorent le suivi d'objets et l'efficacité de l'annotation dans le traitement vidéo.

Un nouveau système améliore l'édition d'images en utilisant des instructions textuelles simples.

Un outil pour les chercheurs pour étudier les traits de couleur dans les données de biodiversité.

Explorer les capacités des modèles de langage visuel dans l'analyse d'images en microscopie.

Une nouvelle base de données améliore les techniques d'imagerie pour de meilleurs résultats en chirurgie cérébrale.

Explorer l'explicabilité basée sur l'influence en IA pour l'imagerie des tumeurs cérébrales.

EVA-X améliore l'évaluation des radiographies thoraciques grâce à des techniques d'IA avancées.

LHU-Net améliore la précision et l'efficacité dans la segmentation d'images médicales, aidant ainsi les professionnels de la santé.

De nouvelles méthodes améliorent l'imagerie des cellules et des organites pour la recherche biologique.

Découvrez comment TEP transforme la détection des bords de texture sans formation compliquée.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse d'images pour la recherche sur le cancer.

Cette étude évalue des méthodes d'apprentissage profond pour marquer des tumeurs cancéreuses dans des scans médicaux.

Une nouvelle approche utilisant Triple U-Net améliore la segmentation des noyaux dans les images médicales.

Une méthode rapide et efficace pour segmenter les couches rétiniennes en utilisant des images OCT.

CSA-Net améliore la précision de segmentation pour les images médicales, boostant les capacités de diagnostic.

Une nouvelle boîte à outils améliore la segmentation LiDAR pour des voitures autonomes plus sûres.

L'harmonie améliore l'efficacité des machine learning pour comprendre les images et les vidéos.

Des recherches montrent de nouvelles perspectives sur l'ADPKD grâce à des techniques de segmentation automatique des kystes.