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Une nouvelle stratégie d'entraînement améliore la précision de la segmentation d'images médicales.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation IRM en adaptant les modèles sans avoir besoin d'un étiquetage exhaustif.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des essayages virtuels pour les achats en ligne.

Une étude montre comment FAU-Net améliore la détection du cancer de la prostate avec des images IRM.

MatSAM améliore l'extraction de microstructures à partir d'images de matériaux pour une analyse et une recherche plus poussées.

De nouvelles méthodes améliorent l'imagerie par IRM en générant des séquences absentes pour de meilleurs diagnostics.

A-Eval évalue des modèles pour segmenter les organes abdominaux sur des ensembles de données variés.

ConvFormer améliore la précision de segmentation en imagerie médicale en combinant des CNN et des transformers.

Un nouveau jeu de données et un modèle améliorent la compréhension des vêtements en 3D.

LMBiS-Net améliore la segmentation des vaisseaux rétiniens pour détecter les maladies des yeux plus efficacement.

Une approche de deep learning pour analyser efficacement les fibres et les vaisseaux du bois.

L'apprentissage profond aide à mesurer précisément les tumeurs cérébrales non cancéreuses.

VASCilia propose des outils d'IA innovants pour étudier les structures cochléaires et améliorer la compréhension de l'audition.

Ce modèle améliore l'analyse des phrases pour les langues morphologiquement riches grâce à une segmentation et un parsing conjoints.

Nouvelle approche combine efficacement le débruitage et la segmentation pour une meilleure analyse d'images.

Ce travail améliore la segmentation des images de fond d'œil en réduisant le bruit.

Un nouvel outil accélère l'évaluation de la composition corporelle grâce aux scans CT.

De nouvelles méthodes améliorent les modèles d'apprentissage automatique pour les données 3D.

Une nouvelle méthode améliore l'adaptation des modèles pour les images médicales en utilisant une seule image.

DeepATLAS identifie efficacement les structures anatomiques dans les scans CT sans avoir besoin de beaucoup de données étiquetées.

Améliorer la traduction en temps réel grâce à des techniques de segmentation avancées.

SegmentAnyBone améliore la précision de l'imagerie osseuse dans les IRM pour un meilleur diagnostic.

Une nouvelle méthode améliore l'identification des objets flexibles par les robots grâce à la traitement de texte et d'images.

Un nouveau modèle CNN à double branche améliore la segmentation des zones de la prostate dans les IRM.

Explorer l'impact des nuages de points 3D sur les industries et les applications d'apprentissage profond.

MediViSTA-SAM améliore l'analyse vidéo médicale pour une meilleure segmentation en échocardiographie.

Une étude montre que l'apprentissage auto-supervisé améliore l'identification des tumeurs lors des échographies mammaires.

De nouvelles méthodes améliorent la précision pour identifier les tumeurs à partir des scans PET-CT.

Une nouvelle technologie d'IA améliore l'imagerie par ultrasons, rendant la détection des cathéters plus facile pendant les procédures.

Cette étude présente une nouvelle méthode pour segmenter le côlon sigmoïde dans les images CT.

Une nouvelle méthode améliore la clarté dans la segmentation des images de minerai pour un meilleur traitement.

La recherche se concentre sur l'amélioration des systèmes ASR pour l'audio non segmenté.

Le dataset LAST-Straw améliore le phénotypage automatisé dans la culture des fraises.

Une nouvelle méthode améliore la concentration du modèle sur les caractéristiques importantes lors de la classification d'images.

Nouveau modèle de deep learning améliore l'exactitude de la segmentation des organes en imagerie médicale.

De nouvelles méthodes pour détecter les vaisseaux rétiniens améliorent l'analyse des maladies et le traitement.

Des chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour analyser les cellules cancéreuses et améliorer les stratégies de traitement.

Un nouveau logiciel améliore l'analyse de gros ensembles de données d'imagerie cérébrale.

De nouvelles techniques améliorent la précision de la segmentation dans les radiographies thoraciques.

DSEG-LIME améliore les explications des modèles d'IA pour une meilleure compréhension et confiance.