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

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.

MANTA simplifie la création d'images IA en choisissant de meilleurs outils.

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

Cette méthode améliore la collecte de données en radioastronomie et la récupération d'images.

De nouvelles méthodes aident les robots à naviguer en toute sécurité sur les sentiers de randonnée malgré les obstacles.

Un ensemble de données conçu pour améliorer la collaboration entre les humains et les robots dans les tâches d'assemblage.

Une nouvelle approche utilise l'IRM en temps réel pour visualiser les mouvements de production de la parole.

Une nouvelle approche d'IA améliore le diagnostic de l'adénocarcinome dans différentes conditions d'imagerie.

Une nouvelle méthode améliore les images de CT pour un meilleur plan de traitement du cancer.

Une méthode pour des images satellite plus claires directement à partir de données brutes.

Explore les concepts essentiels de la physique moléculaire et leurs applications pratiques.

Des chercheurs améliorent la fiabilité de l'imagerie par fibre multimode avec des réseaux de neurones, malgré les fluctuations de température.

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