Une nouvelle méthode améliore la précision de détection des polypes pendant les coloscopies.
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Génie électrique et science des systèmes - Traitement de l'image et de la vidéo
RSSL'automatisation de la segmentation des tumeurs dans les images PET/CT améliore la précision et accélère le diagnostic.
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Une méthode pour améliorer l'efficacité des réseaux de neurones en utilisant le calcul en mémoire.
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Voici GRIN, un nouveau modèle pour l'estimation de profondeur avec des données éparses.
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Une nouvelle approche améliore la précision dans la détection de la sténose aortique grâce à l'apprentissage automatique.
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WaveMixSR-V2 transforme les images basse résolution en sorties de haute qualité de manière efficace.
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L'IA aide à créer des images CTA synthétiques à partir de scans TOF-MRA, ce qui améliore le diagnostic.
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Une nouvelle méthode améliore la qualité des images PET cardiaques en utilisant le Rb-82.
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Une nouvelle approche combine des GANs avec la physique pour modéliser des structures poreuses.
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Utiliser des images PET/CT synthétiques pour améliorer la détection des tumeurs et la performance des modèles.
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Un modèle multi-domaine améliore la segmentation des axones et de la myéline dans des images variées.
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Enquête sur les problèmes de dataset qui impactent la précision de la classification des images de tissus.
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GCC-UNet améliore la segmentation des vaisseaux rétiniens pour un meilleur diagnostic des maladies.
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Une nouvelle méthode pour débruiter les vidéos qui améliore la qualité sans jeux de données appariés.
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De nouvelles méthodes améliorent la compréhension des prédictions des modèles d'IA.
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La recherche améliore l'identification des métastases osseuses avec la génération de données synthétiques.
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Un nouveau modèle améliore la compression d'image sans perdre en qualité.
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De nouvelles méthodes améliorent la clarté des images du fond de l'œil pour un meilleur diagnostic.
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De nouvelles méthodes améliorent la précision de l'identification des vaisseaux sanguins dans les images médicales.
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Une nouvelle méthode améliore la segmentation des vaisseaux hépatiques dans l'imagerie médicale.
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Une nouvelle méthode améliore la précision de l'analyse d'images médicales.
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Des chercheurs améliorent la segmentation des tumeurs dans les images TEP/CT en utilisant des méthodes automatisées.
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Un nouveau système d'imagerie améliore les prévisions d'énergie solaire en suivant les mouvements des nuages.
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Découvre de nouvelles méthodes pour améliorer la clarté des images en microscopie grâce à l'IA.
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Cette méthode améliore la qualité des images en compression de données en utilisant des techniques adaptatives.
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HoloTile RGB offre une technologie d'imagerie holographique plus rapide et plus claire.
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Un nouveau modèle améliore la segmentation des tumeurs dans les scans PET/CT pour le diagnostic du cancer.
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Une nouvelle méthode améliore le suivi des pièces en métal pendant le LPBF en utilisant l'apprentissage profond pour l'amélioration des images.
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GASA-UNet améliore la segmentation d'images médicales 3D pour un meilleur diagnostic et traitement.
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Une nouvelle méthode améliore la précision pour identifier les vaisseaux sanguins dans les images médicales.
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L'apprentissage profond améliore la détection précoce de la rétinopathie diabétique et de l'œdème maculaire.
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De nouvelles méthodes améliorent l'évaluation des tissus cardiaques pour de meilleures décisions de traitement.
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Un aperçu des méthodes améliorées pour compresser les données d'image efficacement.
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Un aperçu du rôle de l'AMP-Net dans l'amélioration des techniques d'imagerie.
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Une nouvelle méthode combine l'imagerie et l'histologie pour une meilleure évaluation des tumeurs.
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Une méthode pour créer des images HDR à partir d'une seule photo en utilisant des images intrinsèques.
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Une nouvelle approche pour une visualisation et une compréhension plus claires des modèles d'apprentissage profond.
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Une nouvelle méthode réduit les faux positifs dans les segmentations d'imagerie médicale.
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Un nouveau modèle crée des images IRM cérébrales diverses en utilisant la physique et l'apprentissage automatique.
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Combiner l'imagerie hyperspectrale et l'apprentissage profond pour une meilleure classification des matériaux.
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