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

Un nouveau cadre améliore l'analyse d'images médicales tout en préservant la vie privée des patients.

Un nouveau modèle combine la compression d'image et la perception machine pour une meilleure efficacité.

Explorer les nouvelles avancées de l'imagerie du cancer du sein en utilisant des technologies d'apprentissage profond.

L1BSR améliore les images Sentinel-2 en basse résolution pour un meilleur suivi de la Terre.

NeRD améliore la qualité des images en transformant les motifs Bayer bruts en images RGB.

Une nouvelle approche améliore la qualité des images IRM en s'attaquant efficacement à différents artefacts.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse et la création d'images de cellules vivantes.

MProtoNet améliore l'interprétabilité des modèles d'apprentissage profond pour le diagnostic des tumeurs cérébrales.

De nouvelles méthodes visent à améliorer la recherche d'images en histopathologie et à réduire le biais de l'IA.

Un nouvel outil améliore la compréhension des prédictions de l'IA dans l'analyse des tissus.

La recherche améliore la détection du cancer en combinant les techniques d'imagerie PET et CT.

Un nouveau modèle d'apprentissage automatique prédit la progression de l'Alzheimer de manière plus précise.

Une nouvelle méthode automatise l'estimation de la LVEF à partir des vidéos d'échographie cardiaque pour améliorer les soins aux patients.

Un nouvel outil d'IA améliore la détection des tumeurs cérébrales dans les images IRM.

Un nouveau modèle facilite l'identification des cratères sur les surfaces planétaires.

Une nouvelle méthode fait le lien entre la formation sur simulateur et l'imagerie par rayons X dans la vraie vie.

Améliorer les images d'échographie pour plus de clarté et des diagnostics en temps réel.

HandCT est une ressource super importante pour l'apprentissage machine en tomographie par rayons X.

Utiliser le transport optimal pour améliorer l'apprentissage machine avec différents styles de données.

La CT spectrale offre des capacités d'imagerie améliorées pour de meilleurs diagnostics médicaux.

De nouvelles méthodes améliorent les mesures de température pour les teintes de peau diverses.

Des chercheurs améliorent l'IA pour créer de beaux motifs symétriques pour les artistes.

Le modèle DDMM génère des images X de haute qualité et des segmentations en utilisant des données étiquetées et non étiquetées.

Une nouvelle approche utilisant des données historiques améliore les prévisions de température de surface de la mer.

Un nouveau modèle améliore la réduction du bruit dans les images hyperspectrales pour une meilleure analyse.

Un nouveau modèle améliore la classification des maladies cardiovasculaires en utilisant des données Raman et des antécédents médicaux.

Apprends comment la réduction de bruit améliore la qualité des photos et des vidéos dans différents domaines.

De nouvelles méthodes utilisant l'apprentissage profond améliorent l'évaluation des tumeurs chez les patients atteints de glioblastome après la chirurgie.

CHATTY vise à réduire la confusion des classes dans les modèles d'apprentissage machine lors de l'adaptation de domaine.

Cette étude évalue les GANs pour améliorer la classification des radiographies thoraciques grâce à l'augmentation des données.

L'apprentissage auto-supervisé de l'IA améliore la détection de la rétinopathie diabétique avec moins d'images étiquetées.

Mise à jour des modèles de perception des couleurs pour des images complexes.

L'IST aide à extraire des features fiables des images médicales.

De nouvelles techniques d'IA améliorent la clarté des images dans des conditions difficiles.

Un modèle léger pour que les drones classifient les images de désastres efficacement.

Améliorations pour booster les performances des gros modèles de diffusion sur les appareils mobiles.

Cet article passe en revue des méthodes pour améliorer la qualité des images en utilisant l'apprentissage profond.

Une nouvelle méthode améliore la modélisation 3D à partir de points de vue uniques en utilisant une imagerie combinée.

Une méthode pour améliorer la performance des modèles dans l'analyse d'images de tissus.

Une nouvelle méthode améliore les IRM en se concentrant sur les détails des contours.