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

Des chercheurs ont mis au point un échantillonnage des données d'IRM plus intelligent pour de meilleures images et plus de confort pour les patients.

Une méthode améliore la précision des scans CT des os, aidant au diagnostic.

D-IOD propose une nouvelle approche pour déterminer avec précision les orbites des objets spatiaux.

Cet article parle d'utiliser l'entropie pour améliorer la performance et l'interprétabilité des réseaux de neurones.

unORANIC améliore l'analyse d'images médicales en séparant l'anatomie de la corruption.

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

Une nouvelle approche améliore les modèles d'apprentissage profond pour une segmentation d'images médicales fiable.

ACNet améliore la qualité d'image tout en gardant des besoins en calcul faibles pour les appareils.

Une nouvelle méthode pour classifier les cellules en utilisant des images et des propriétés mécaniques.

R2D2 améliore la qualité d'image en radioastronomie grâce à des techniques d'apprentissage profond.

Une nouvelle méthode améliore la détection des défauts dans les processus de placement automatisé de fibres.

SoDaCam utilise l'imagerie à photon unique pour une photo innovante.

STint propose une nouvelle façon de compléter les images manquantes dans les vidéos géospatiales.

Des chercheurs utilisent des réseaux de neurones graphiques pour mieux prédire l'activité de la maladie de la SEP.

Une bonne séparation des données améliore la précision de détection du cancer du poumon avec l'apprentissage profond.

NGR propose une nouvelle façon de restaurer les images, en améliorant la qualité et la conservation des détails.

MoMA améliore l'apprentissage de l'IA en pathologie avec un accès limité aux données.

WRanGAN améliore l'édition d'images tout en gardant la qualité et le détail.

On présente un nouveau modèle et un dataset pour mesurer la qualité vidéo efficacement.

Une étude présente une méthode pour identifier les cellules cancéreuses en utilisant des techniques d'imagerie avancées et l'apprentissage profond.

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

Une nouvelle méthode pour détecter les feux de forêt grâce à des caméras intelligentes et des drones.

De nouvelles métriques de teinte de peau visent à améliorer l'équité et la confidentialité dans les systèmes de reconnaissance faciale.

BigFUSE améliore la clarté des images en microscopie à fluorescence par feuille lumineuse.

Les chercheurs utilisent des images satellites et de l'IA pour créer des cartes de hauteur des forêts chaque année.

Cette étude améliore l'analyse des scanners CT avec l'IA pour mieux détecter le COVID-19.

DeepJSCC-MIMO propose des méthodes améliorées pour une transmission rapide d'images sur des réseaux sans fil.

Un nouveau système utilisant l'IA générative améliore l'efficacité et la sécurité de la transmission des données.

Une nouvelle technologie améliore l'identification des sous-types d'emphysème grâce à l'analyse automatisée des scans CT.

DeepBEAS3D améliore la segmentation d'images médicales grâce à l'interaction utilisateur et au deep learning.

LightTBNet est un modèle efficace pour détecter la tuberculose avec précision dans des environnements à faibles ressources.

Cette étude présente de nouvelles méthodes pour créer des images HDR à partir de données brutes de capteur.

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

TGV offre une qualité d'image améliorée en gérant les détails et le bruit de manière efficace.

De nouvelles stratégies améliorent la clarté des images dans des conditions d'éclairage difficiles.

La génération de données synthétiques améliore l'apprentissage automatique pour l'analyse des matériaux au niveau atomique.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation des lésions de la matière blanche chez les bébés prématurés.

Le dataset APIS aide à analyser les lésions cérébrales liées aux AVC en utilisant des techniques d'imagerie avancées.

Une méthode d'apprentissage profond améliore la détection des problèmes rénaux dans l'imagerie médicale.

SADIR améliore la reconstruction 3D en intégrant des connaissances sur les formes pour plus de précision.