CCT-R améliore la segmentation d'images médicales en utilisant l'apprentissage semi-supervisé et l'enregistrement spatial.
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La science de pointe expliquée simplement
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AMD-MIL améliore l'analyse des tissus pour un diagnostic de maladies plus rapide et plus précis.
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Une nouvelle méthode regroupe efficacement des images de télédétection non étiquetées.
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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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BiaPy rend l'analyse d'images biologiques accessible aux chercheurs sans compétences en code.
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Une nouvelle approche améliore l'analyse d'image en utilisant des tenseurs de structure et des filtres en anneau.
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Une étude montre que le biais de contexte affecte la performance de détection d'objets dans différents environnements.
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Une nouvelle méthode améliore la précision dans la classification d'images sous-marines en isolant des caractéristiques clés.
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Une méthode pour calibrer une caméra de manière précise en utilisant un seul miroir sphérique.
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L'utilisation de données multi-temporelles transforme l'analyse d'images satellites pour une meilleure segmentation.
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Une nouvelle méthode améliore la segmentation d'objets dans les images sans avoir besoin de labels manuels.
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Les chercheurs utilisent CRISP pour améliorer le suivi de la biodiversité grâce à une meilleure analyse d'images.
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Vispro améliore le traitement d'image en transcriptomique spatiale pour une meilleure analyse des données.
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Une nouvelle méthode améliore l'analyse des images médicales en réduisant l'intervention manuelle.
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Une méthode pour améliorer l'annotation des images médicales en utilisant le modèle Segment Anything.
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Une nouvelle méthode améliore la précision de détection en imagerie médicale.
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De nouveaux algorithmes accélèrent le processus de super-résolution à l'aveugle sans complexité inutile.
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Cette technique augmente la précision dans le diagnostic des maladies grâce à une analyse d'image avancée.
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Cette étude utilise l'apprentissage profond et l'apprentissage par transfert pour le scoring HER2 dans le cancer du sein.
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DTAM propose une solution puissante pour reconstruire des données à partir d'infos incomplètes.
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Cobra simplifie l'analyse d'images pour un meilleur diagnostic des maladies.
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DIS-Mine améliore les efforts de sauvetage dans les environnements miniers souterrains dangereux.
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Un nouveau cadre aide à prédire la survie des patients en utilisant des images de tissus.
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