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Utiliser la compositionnalité pour améliorer l'apprentissage machine en imagerie médicale.

Cette étude améliore l'analyse des images par ultrasons pour un meilleur diagnostic des problèmes d'organes.

Une nouvelle méthode améliore la détection des points de repère dans différentes images médicales.

Un modèle d'IA spécialisé vise à transformer les pratiques de radiologie et à améliorer les soins aux patients.

Un nouveau modèle améliore l'analyse d'images chirurgicales tout en protégeant la vie privée des patients.

Techniques pour identifier les formes des matériaux en analysant la diffusion des ondes.

Cette étude montre l'impact de la connectivité structurelle sur le fonctionnement du cerveau à travers différents réseaux.

La recherche montre de nouvelles métriques prometteuses pour évaluer la thérapie du cancer du sein ER+.

Une nouvelle méthode améliore la détection des lésions dans les images médicales de mauvaise qualité.

SSU-Net améliore la précision de segmentation en s'attaquant aux incertitudes spatiales et d'échelle.

Un nouveau cadre améliore la reconnaissance des cellules en utilisant moins d'exemples étiquetés.

Nouveau modèle améliore la segmentation de la prostate dans les images de micro-ultrasons.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des échographies pour l'évaluation des tissus.

Présentation de MedFMC, un jeu de données qui améliore la classification des images médicales pour un meilleur diagnostic.

Le cadre SERIL améliore la prise de décision en imagerie médicale grâce à l'apprentissage continu.

Un aperçu de l'interaction entre la lumière et les électrons qui bougent vite.

Les transformations à bande passante variable améliorent le traitement des signaux pour une meilleure analyse et efficacité.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité et les performances du filtrage inverse d'images.

L'échographie avec contraste propose une méthode prometteuse pour diagnostiquer les lésions pancréatiques.

Les techniques d'apprentissage profond améliorent la segmentation des vaisseaux rétiniens pour un meilleur diagnostic de la santé oculaire.

ExPeRT donne des explications claires pour les prédictions d'âge cérébral en utilisant des prototypes.

La recherche améliore les capteurs à ultrasons pour une meilleure imagerie cérébrale à travers le crâne.

Une nouvelle méthode améliore la performance de l'apprentissage profond malgré des étiquettes d'images médicales bruyantes.

Echo-ODE améliore la segmentation en échocardiographie pour de meilleures évaluations de la santé cardiaque.

Une nouvelle méthode en deux étapes améliore la précision des rapports de résultats CX-ray.

De nouvelles méthodes améliorent la qualité de l'imagerie cérébrale et les résultats cliniques.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de l'analyse des radiographies dentaires grâce aux techniques d'IA.

Découvrez le rôle de la tech dans l'amélioration de l'analyse des images médicales.

La supraconductivité fait avancer la technologie et permet de nouvelles applications dans plein de domaines.

Un nouveau modèle CNN améliore la précision et l'efficacité du diagnostic des maladies rétiniennes.

LVM-Med améliore l'analyse d'images médicales grâce à des techniques d'apprentissage auto-supervisé.

Le nouveau modèle cWGAN améliore les solutions pour les problèmes inverses complexes.

Une étude examine l'efficacité de l'IRM pour suivre la réaction des tumeurs pendant le traitement par radiothérapie.

Un guide détaillé pour l'imagerie saine du pancréas avec des scanners CT.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation des paramètres pharmacocinétiques à partir des données DCE-IRM sans entraînement apparié.

Une méthode structurée améliore la précision du diagnostic du cancer du pancréas.

Une nouvelle méthode améliore la détection des lésions cérébrales liées à l'épilepsie.

Cette étude évalue l'efficacité des méthodes XAI en imagerie médicale.

Nouveau cadre améliore le diagnostic de la fibrose hépatique grâce à l'analyse d'images multi-vues.

Cette étude montre comment l'élagage peut accélérer la segmentation des polypes en imagerie médicale.