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De nouvelles méthodes améliorent l'analyse des mammographies pour une meilleure classification du cancer du sein.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation des vaisseaux cérébraux en utilisant des techniques d'apprentissage semi-supervisé.

De nouvelles méthodes en imagerie OCT améliorent le diagnostic des trous maculaires de pleine épaisseur.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la segmentation d'images médicales avec des données limitées.

Une nouvelle méthode améliore la précision et la confiance dans le diagnostic d'images médicales.

La recherche se concentre sur des modèles d'IA pour améliorer la détection du cancer de la prostate et donner des niveaux de confiance.

Cette étude examine comment améliorer la classification d'images médicales malgré les erreurs d'étiquetage.

Des modèles simplifiés peuvent améliorer les résultats de santé en utilisant l'apprentissage automatique.

SDLFormer combine des techniques avancées pour une meilleure qualité d'image IRM et un traitement plus rapide.

Une nouvelle méthode prédit l'âge du cerveau à un niveau de voxel pour de meilleures insights.

Des méthodes innovantes cherchent à améliorer l'exactitude et l'efficacité de l'imagerie du cancer du foie.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans l'identification des erreurs de segmentation dans les images médicales 3D.

Une nouvelle méthode améliore la qualité et la vitesse des images IRM en utilisant des hyperréseaux.

Une nouvelle méthode améliore la détection du cancer de la vésicule biliaire en utilisant des étiquettes d'images basiques.

Des modèles de tête innovants aident à la recherche sur le cerveau et à la planification des traitements.

Un nouvel outil améliore la clarté en imagerie de fluorescence grâce à l'inversion de fond.

Une nouvelle approche pour améliorer l'analyse d'image en pathologie numérique grâce à de meilleures méthodes d'attention.

Une approche basée sur des GAN améliore les images IRM pour aider au diagnostic de la maladie d'Alzheimer.

Une nouvelle méthode améliore l’équité dans la détection des polypes du cancer colorectal.

Apprends comment le contrôle latéral influence le comportement des vagues aux limites du système.

CATS v2 améliore la précision de la segmentation d'images médicales grâce à des approches hybrides.

Une nouvelle méthode simplifie l'imagerie par rayons X pour plus de détails et d'efficacité.

Une nouvelle méthode améliore l'identification des tissus dans les lames de biopsie en éliminant les artefacts.

Utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer la pathologie numérique pour un meilleur diagnostic des maladies.

Cette méthode améliore la précision pour associer des endroits anatomiques dans les scans médicaux.

L'apprentissage automatique améliore les évaluations des problèmes cardiaques grâce à une classification précise de la dominance cardiaque.

Une méthode pour décomposer des données complexes en parties plus simples.

Des chercheurs améliorent la détection des champs magnétiques avec des centres NV en diamant, ce qui booste les technologies médicales et de communication.

Le nouveau modèle SAMUS améliore la segmentation des images échographiques pour une précision clinique renforcée.

Une étude présente une technique pour créer des images 3D variées des vaisseaux sanguins du cerveau.

De nouvelles règles de scoring améliorent les prédictions en classification ordinale pour l'analyse d'images médicales.

Une étude révèle d'importants changements au niveau du tronc cérébral chez les survivants du COVID-19, liés à des symptômes persistants.

Un nouveau système aide les dermatologues à identifier les motifs de la peau grâce à l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode simplifie la segmentation des vaisseaux sanguins en utilisant des informations de profondeur à partir d'images 2D.

SwiFUN prédit l'activité cérébrale pendant les tâches à partir des données d'IRMf au repos de manière plus précise.

Cet article parle des méthodes de régularisation pour résoudre des problèmes inverses dans différents domaines.

Un nouveau modèle améliore l'extraction de fonctionnalités pour les images de diapositives complètes dans le domaine de la santé.

Deepbet utilise l'apprentissage profond pour une extraction rapide et précise du cerveau à partir d'IRM.

De nouvelles méthodes visent à améliorer l'imagerie des problèmes cardiaques fœtaux.

Cette étude montre comment de nouvelles méthodes améliorent la classification de la gravité de l'arthrose du genou.