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Des chercheurs améliorent la précision des échographies fœtales en utilisant des images synthétiques et de l'apprentissage automatique.

Un aperçu du problème de Steklov et son impact sur divers domaines.

Un aperçu du comportement des ondes électromagnétiques dans des matériaux uniques.

Des chercheurs utilisent Fugaku pour accélérer l'analyse des données IRM.

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Une nouvelle méthode améliore la cohérence des images IRM provenant de différentes sources.

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Examiner les défis de l'équité dans l'IA pour l'imagerie médicale.

Une technique non invasive capture en temps réel les changements de rigidité des tissus dans les embryons en développement.

Utiliser UMAP pour repérer les erreurs d'étiquetage dans les jeux de données d'images médicales.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des modèles de segmentation 3D dans le secteur de la santé.

Un guide pour gérer les incertitudes dans la segmentation d'images médicales pour un meilleur diagnostic.

Un nouveau cadre améliore la classification WSI en intégrant le contexte spatial.

Un outil en ligne qui rend l'analyse d'images accessible aux scientifiques sans compétences en programmation.

Analyser comment les ensembles de données d'entraînement influencent l'équité de l'IA dans le diagnostic des lésions cutanées.

MSA Net améliore la précision dans la segmentation des images médicales en utilisant des techniques innovantes.

De nouvelles techniques améliorent l'imagerie médicale grâce à la tomographie par impédance électrique.

dlordinal simplifie l'apprentissage profond pour les tâches de classification ordinale.

De nouvelles techniques améliorent le suivi des changements tumoraux pendant la chimiothérapie pour le cancer de l'ovaire.

Une nouvelle méthode améliore l'imagerie par ultrasons pour l'identification des artères et des veines.

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Explorer les propriétés des matériaux grâce à des méthodes de diffusion innovantes et des techniques d'imagerie.

Une étude relie les forces du flux sanguin aux dommages cardiaques chez les patients atteints de fibrillation atriale.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans la segmentation d'images médicales avec moins d'images étiquetées.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des IRM cérébrales en utilisant des techniques auto-supervisées.

SFTD améliore les comparaisons de formes en vision par ordinateur, augmentant l'exactitude et la fiabilité.

De nouvelles techniques améliorent l'imagerie cérébrale pour mieux comprendre la connectivité.

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Un nouveau modèle améliore la précision de segmentation en imagerie médicale avec peu de données.

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De nouvelles méthodes en dMRI améliorent la qualité et la rapidité des images en imagerie médicale.

Une nouvelle méthode améliore la récupération d'image en réduisant le bruit dans les tâches de récupération de phase.

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De nouvelles méthodes améliorent l'évaluation du risque d'AVC avec l'analyse IAC.

De nouvelles méthodes aident à améliorer l'analyse des données des matrices SPD.

Une nouvelle méthode améliore la détection des signaux RF avec des défauts de spin en diamant.

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