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Une nouvelle méthode améliore l'imagerie des vaisseaux sanguins à partir des scans IRM T2.

Une nouvelle méthode améliore la clarté des scans PET pour un meilleur diagnostic du cancer.

Une nouvelle méthode améliore les performances de segmentation en utilisant un minimum de données étiquetées.

Des fantômes imprimés en 3D améliorent les systèmes d'identification des veines des doigts.

Un défi montre des avancées dans la détection automatisée des figures mitotiques dans les échantillons de tumeur.

La technologie IA change la donne pour le diagnostic et le traitement du cancer de la thyroïde.

Ce papier parle des améliorations pour aligner des nuages de points en utilisant des méthodes de transport optimal.

Un cadre d'apprentissage semi-supervisé améliore la segmentation d'images médicales avec peu de données étiquetées.

Examiner comment la température influence la performance de la tomographie par cohérence optique sensible à la polarisation.

Cette étude présente une méthode pour trouver des conditions initiales inconnues dans le comportement des ondes.

Une méthode qui segmente les tumeurs au cerveau en utilisant différentes IRM, même si certaines manquent.

Ce papier analyse comment les champs électriques influencent la performance des bi-SQUID.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des données dans la reconstruction de signaux.

Un nouvel atlas aide à la recherche sur les cerveaux néonatals touchés par la spina bifida aperta.

De nouvelles techniques améliorent la clarté et la précision des images PET en utilisant des modèles génératifs.

Une nouvelle approche améliore la qualité des images en tomographie photoacoustique grâce à l'apprentissage profond.

De nouvelles méthodes améliorent la reconstruction des données grâce à des approches innovantes de récupération de tenseurs.

Une nouvelle méthode combine des images médicales pour un meilleur diagnostic des patients.

De nouvelles méthodes améliorent la qualité des images grâce à l'optimisation et à une réduction avancée du bruit.

Cette recherche développe des atlas pour analyser les variations de santé dans les populations en utilisant des IRM.

Des chercheurs ont mis au point un échantillonnage des données d'IRM plus intelligent pour de meilleures images et plus de confort pour les patients.

Un cadre pour découvrir de nouvelles affections cutanées en utilisant l'apprentissage profond.

Un nouvel algorithme propose un traitement d'image plus rapide tout en gardant la qualité.

Une méthode améliore la précision des scans CT des os, aidant au diagnostic.

PyTomography simplifie et accélère la reconstruction d'images médicales pour les pros de la santé.

Examen des biais raciaux dans les prédictions d'IA à partir des données d'IRM mammaire.

Cette méthode améliore l'analyse d'images histologiques en utilisant des techniques avancées d'adaptation de domaine non supervisée.

DiffChest améliore l'analyse des radiographies thoraciques avec des explications claires et l'identification des facteurs de confusion.

Analyse des méthodes fédérées et de consensus pour la segmentation de la prostate à partir d'IRM.

Des progrès dans la création de modèles vasculaires plus précis en tenant compte des incertitudes dans l'imagerie médicale.

Une nouvelle approche améliore les modèles d'apprentissage profond pour une segmentation d'images médicales fiable.

Le transfert d'apprentissage tronqué améliore l'efficacité dans les tâches de classification d'images médicales.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation IRM en adaptant les modèles sans avoir besoin d'un étiquetage exhaustif.

Un nouveau système automatisé améliore la précision des mesures fœtales pendant les échographies.

Des recherches montrent comment les faisceaux de Bessel améliorent la clarté de la lumière à travers des matériaux diffusants.

Une nouvelle méthode pour analyser les images de diapositives entières afin d'améliorer la classification des maladies.

Une étude présente une méthode pour identifier les cellules cancéreuses en utilisant des techniques d'imagerie avancées et l'apprentissage profond.

Une étude montre comment FAU-Net améliore la détection du cancer de la prostate avec des images IRM.

FMA-Net améliore la qualité des vidéos en combinant la super-résolution et les techniques de défloutage.

Combiner des méthodes classiques et quantiques pour améliorer la précision de détection du cancer.