Génie électrique et science des systèmes - Traitement de l'image et de la vidéo

Une nouvelle méthode et un nouveau jeu de données pour l'analyse automatique des cellules dans la recherche sur le cerveau.

HYDRA améliore l'efficacité des réseaux de neurones profonds pour les appareils edge avec peu de ressources.

Les méthodes automatisées améliorent l'analyse et le diagnostic des images de la colonne lombaire.

Une nouvelle méthode améliore la qualité des images CT synthétiques en utilisant des données IRM.

Un aperçu des méthodes de diarisation de locuteurs audio-visuels, des défis et des systèmes.

Des chercheurs mettent au point des méthodes pour standardiser les images des cellules sanguines afin d'améliorer les diagnostics.

Explorer de nouvelles techniques pour une compression d'image efficace grâce à des modèles de réseaux de neurones.

Une nouvelle technique améliore la compréhension des arrangements de fibres cérébrales chez les nouveau-nés.

Une nouvelle approche améliore la pathologie numérique tout en garantissant la vie privée des patients.

CerviXpert veut améliorer la détection du cancer du col de l'utérus tout en utilisant moins de ressources.

Nouveau modèle améliore la précision dans la segmentation des tumeurs à partir des scans PET/CT.

HESSO simplifie la compression des modèles, rendant les réseaux de neurones plus efficaces sans perdre en performance.

Une étude sur l'amélioration de la sécurité des piétons grâce aux modèles de prédiction de comportement.

Un nouvel outil estime la pression artérielle pulmonaire en utilisant des vidéos d'imagerie cardiaque.

Découvre les avantages de la compression de représentation vidéo neuronale pour gérer les vidéos efficacement.

L'EMBA améliore l'imagerie panoramique grâce à la technologie des caméras événementielles.

De nouveaux ensembles de données améliorent les applications d'apprentissage automatique en science des matériaux et en imagerie.

Une nouvelle technique améliore la clarté des images X des os, ce qui aide au diagnostic.

Évaluer l'impact de l'IA sur la qualité des modèles 3D et les attentes des utilisateurs.

Une méthode fiable pour vérifier l'identité en utilisant des motifs veineux uniques.

Un nouveau modèle améliore l'évaluation des images sans références originales.

De nouvelles méthodes améliorent la vitesse et la précision pour reconstruire des formes médicales.

Une nouvelle méthode d'IA améliore l'imagerie hyperspectrale pendant la chirurgie en s'attaquant aux problèmes d'éclairage.

Une nouvelle méthode pour évaluer la qualité de la génération d'images IRM cérébrales.

De nouvelles approches améliorent les écrans holographiques pour de meilleures expériences visuelles.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la rapidité de la compression des données.

Une étude montre que les variations de teint gênent les réseaux de neurones profonds dans la prédiction du cancer.

De nouvelles méthodes améliorent la précision du diagnostic du cancer de la prostate grâce à une analyse avancée des tissus.

Une nouvelle méthode améliore les images rétiniennes pour un meilleur diagnostic des maladies.

MAISI crée des images médicales synthétiques de haute qualité pour pallier les limitations de données.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation d'images médicales en réduisant la perte d'informations.

FiAt-Net améliore la détection des plaques risquées dans la maladie coronarienne.

Une nouvelle méthode améliore la clarté des images et la reconnaissance dans des environnements bruyants.

Une nouvelle approche pour améliorer la segmentation d'images médicales en utilisant des techniques dynamiques.

De nouvelles méthodes améliorent considérablement la qualité des vidéos en basse lumière grâce à des techniques innovantes.

Une nouvelle méthode améliore la précision de détection des polypes pendant les coloscopies.

L'automatisation de la segmentation des tumeurs dans les images PET/CT améliore la précision et accélère le diagnostic.

Une méthode pour améliorer l'efficacité des réseaux de neurones en utilisant le calcul en mémoire.

Voici GRIN, un nouveau modèle pour l'estimation de profondeur avec des données éparses.

Une nouvelle approche améliore la précision dans la détection de la sténose aortique grâce à l'apprentissage automatique.