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De nouvelles méthodes améliorent la clarté des images dans le domaine médical tout en garantissant leur interprétabilité.

MedUniverse améliore les outils d'imagerie médicale tout en protégeant la vie privée des patients.

De nouvelles méthodes améliorent l'inférence des propriétés des matériaux en mécanique et en imagerie médicale.

L'apprentissage fédéré améliore l'imagerie médicale tout en protégeant les données des patients.

OCTolyzer améliore l'analyse des images OCT et SLO pour de meilleures infos sur la santé des yeux.

De nouvelles méthodes améliorent la segmentation et l'analyse d'images en histologie avec moins d'exemples étiquetés.

Une nouvelle méthode améliore la détection des problèmes cérébraux fœtaux dans les images d'échographie.

Une nouvelle méthode d'imagerie utilisant des nanogouttes montre des promesses pour détecter les AVC hémorragiques.

Examen du rôle des problèmes inverses dans les équations d'ondes et leurs applications.

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De nouvelles méthodes améliorent la qualité des images IRM sans références propres.

La collaboration en santé grâce à l'apprentissage fédéré améliore la classification des images médicales tout en protégeant la vie privée.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans l'analyse des images de tissus médicaux.

Un nouveau jeu de données permet aux soins de santé d'utiliser des systèmes de questions par la parole pour les images médicales.

Le cadre LDSeg améliore l'efficacité et la précision de la segmentation d'images médicales.

Présentation de métriques innovantes pour les matrices SPD afin d'améliorer la stabilité et l'utilisabilité.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation des organes dans les images médicales en utilisant des ensembles de données partiellement étiquetés.

De nouveaux modèles à une seule étape surpassent les méthodes traditionnelles pour détecter les fractures du poignet chez les jeunes.

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Une nouvelle méthode de regroupement améliore l'IA pour une meilleure détection du cancer.

Les techniques d'apprentissage profond montrent du potentiel pour segmenter le pancréas à partir des scans CT.

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Un nouveau modèle combinant Unet et TransUnet pour une meilleure segmentation des noyaux.

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Le scanner J-PET améliore la PET en mesurant la polarisation des photons pour de meilleurs diagnostics.

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LKCell propose une méthode efficace pour identifier les noyaux cellulaires dans les images médicales.

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Le nouveau modèle PIMPNet intègre des scans cérébraux et l'âge pour le diagnostic d'Alzheimer.

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Un nouveau modèle améliore les prédictions de survie des patients atteints de SLA en utilisant des données IRM.