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De nouvelles méthodes améliorent l'édition de scènes 3D et l'expérience utilisateur en VR.

L'utilisation de données multi-temporelles transforme l'analyse d'images satellites pour une meilleure segmentation.

WMH-DualTasker propose un moyen plus rapide de mesurer les indicateurs de santé cérébrale.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de la segmentation d'objets dans les vidéos grâce à de meilleurs processus de mémoire et de décodage.

GeCo améliore le comptage d'objets avec moins d'exemples, ce qui augmente la précision et la fiabilité.

Un nouveau cadre améliore le marquage des pixels en s'attaquant à l'incertitude dans la segmentation sémantique.

Cette étude évalue l'efficacité des modèles pré-entraînés dans les applications d'observation de la Terre.

Un modèle pour évaluer la qualité de la segmentation sans références de vérité terrain.

MedCLIP-SAMv2 améliore la détection des tumeurs en utilisant des techniques de segmentation avancées et un minimum de données étiquetées.

Une nouvelle méthode améliore la précision de segmentation en intégrant la forme et l'intensité dans les images médicales.

Combiner des types d'IRM améliore la segmentation des tumeurs cérébrales et les résultats du traitement.

Cet article compare les modèles U-Net et basés sur les transformateurs pour la segmentation d'images en microscopie.

Une étude examine les effets de la compression avec perte sur l'apprentissage profond dans la segmentation d'images médicales.

Cette technique augmente la précision dans le diagnostic des maladies grâce à une analyse d'image avancée.

DendriteSAM simplifie l'identification des dendrites dans l'imagerie cérébrale, rendant la recherche plus efficace.

Cette étude améliore l'analyse IRM pour une meilleure évaluation de la moelle épinière cervicale.

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

De nouvelles méthodes améliorent la transparence des décisions en IA pour l'analyse d'images médicales.

L'apprentissage fédéré améliore l'imagerie médicale tout en protégeant la vie privée des patients.

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NeuroFly automatise la reconstruction des neurones, ce qui fait gagner du temps aux chercheurs et améliore les études sur le cerveau.

TractoEmbed aide les chercheurs à segmenter avec précision les faisceaux de matière blanche dans le cerveau.

Des chercheurs améliorent la détection des tumeurs dans les IRM de souris grâce à nnU-Net.

Des techniques avancées révèlent le fonctionnement interne de la main humaine.

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La segmentation est super importante pour des images cérébrales précises et un diagnostic correct.

Une nouvelle approche pour améliorer la segmentation en imagerie médicale.

Cet article parle d'une nouvelle méthode pour gérer les données IRM manquantes dans la détection des tumeurs au cerveau.

Une nouvelle méthode promet un rendu d'images 3D rapide sans besoin d'une formation poussée.

Un cadre améliore l'estimation de l'incertitude en imagerie médicale pour de meilleurs diagnostics.

Une nouvelle méthode pour identifier rapidement des parties d'objets 3D.

Un jeu de données synthétique conçu pour une meilleure compréhension des environnements intérieurs par les machines.

Une nouvelle méthode utilise des graphes pour améliorer l'analyse des images médicales.

SAM segmente les images mais galère à les comprendre, ce qui limite son utilité.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les ordis reconnaissent les images en segmentant les parties.

CFPS améliore la gestion des données de nuages de points en mettant l'accent sur les détails importants.