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

Utiliser des images PET/CT synthétiques pour améliorer la détection des tumeurs et la performance des modèles.

Un modèle multi-domaine améliore la segmentation des axones et de la myéline dans des images variées.

Enquête sur les problèmes de dataset qui impactent la précision de la classification des images de tissus.

GCC-UNet améliore la segmentation des vaisseaux rétiniens pour un meilleur diagnostic des maladies.

Une nouvelle méthode pour débruiter les vidéos qui améliore la qualité sans jeux de données appariés.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension des prédictions des modèles d'IA.

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

Un nouveau modèle améliore la compression d'image sans perdre en qualité.

De nouvelles méthodes améliorent la clarté des images du fond de l'œil pour un meilleur diagnostic.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de l'identification des vaisseaux sanguins dans les images médicales.

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

Une nouvelle méthode améliore la précision de l'analyse d'images médicales.

Des chercheurs améliorent la segmentation des tumeurs dans les images TEP/CT en utilisant des méthodes automatisées.

Un nouveau système d'imagerie améliore les prévisions d'énergie solaire en suivant les mouvements des nuages.

Découvre de nouvelles méthodes pour améliorer la clarté des images en microscopie grâce à l'IA.

Cette méthode améliore la qualité des images en compression de données en utilisant des techniques adaptatives.

HoloTile RGB offre une technologie d'imagerie holographique plus rapide et plus claire.

Un nouveau modèle améliore la segmentation des tumeurs dans les scans PET/CT pour le diagnostic du cancer.

Une nouvelle méthode améliore le suivi des pièces en métal pendant le LPBF en utilisant l'apprentissage profond pour l'amélioration des images.

GASA-UNet améliore la segmentation d'images médicales 3D pour un meilleur diagnostic et traitement.

Une nouvelle méthode améliore la précision pour identifier les vaisseaux sanguins dans les images médicales.

L'apprentissage profond améliore la détection précoce de la rétinopathie diabétique et de l'œdème maculaire.

De nouvelles méthodes améliorent l'évaluation des tissus cardiaques pour de meilleures décisions de traitement.

Un aperçu des méthodes améliorées pour compresser les données d'image efficacement.

Un aperçu du rôle de l'AMP-Net dans l'amélioration des techniques d'imagerie.

Une nouvelle méthode combine l'imagerie et l'histologie pour une meilleure évaluation des tumeurs.

Une méthode pour créer des images HDR à partir d'une seule photo en utilisant des images intrinsèques.

Une nouvelle approche pour une visualisation et une compréhension plus claires des modèles d'apprentissage profond.

Une nouvelle méthode réduit les faux positifs dans les segmentations d'imagerie médicale.

Un nouveau modèle crée des images IRM cérébrales diverses en utilisant la physique et l'apprentissage automatique.

Combiner l'imagerie hyperspectrale et l'apprentissage profond pour une meilleure classification des matériaux.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la segmentation des lésions de la SEP dans les IRM.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les médecins diagnostiquent les problèmes de foie en utilisant des ondes sonores.

Une nouvelle méthode améliore la qualité et la rapidité des images IRM.

FeDETR utilise l'apprentissage fédéré pour améliorer l'évaluation de la sténose coronaire.

De nouvelles méthodes améliorent la qualité des images IRM et réduisent le temps de scan.

Une étude propose un modèle pour mieux classer les nodules thyroïdiens et réduire les chirurgies inutiles.

Un nouveau modèle améliore la détection précoce des nodules pulmonaires.

Apprends des techniques de débruitage d'image pour améliorer la clarté et la qualité.

Une méthode qui combine les données d'événements et des images traditionnelles pour une meilleure analyse du mouvement.