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Un nouveau modèle améliore la détection des fractures des côtes en utilisant différentes annotations de données.

Les porte-échantillons robotiques améliorent la qualité des images en CT par rayons X et réduisent les temps de scan.

Des chercheurs améliorent la précision de la segmentation des tumeurs en utilisant un modèle Segment Anything modifié.

Une nouvelle méthode accélère les examens IRM tout en maintenant la qualité de l'image.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans le traitement des images médicales.

Un nouveau G-CNN améliore l'analyse d'images médicales 3D et la précision.

De nouvelles méthodes améliorent la précision en imagerie médicale en utilisant l'apprentissage profond et des fantômes imitant les tissus.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de l'analyse des radiographies thoraciques en utilisant des données CT.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de l'alignement des nuages de points médicaux au fil du temps.

Des approches innovantes s'attaquent aux problèmes inverses en utilisant des techniques basées sur l'apprentissage et des réseaux inversibles.

Une nouvelle méthode améliore la classification des images médicales tout en protégeant les données des patients.

LegoNet améliore la segmentation d'images pour les scans médicaux en utilisant des techniques de blocs de construction innovantes.

ViG-UNet combine des réseaux de neurones graphiques et U-Net pour améliorer l'analyse d'images médicales.

Examen des théorèmes de régularité et de leur importance dans les surfaces minimales et les flux de courbure moyenne.

Une nouvelle approche pour entraîner des modèles afin de mieux gérer les images médicales occluses.

Une nouvelle étude montre que les données génétiques améliorent la prédiction des risques d'élargissement de l'aorte.

Une nouvelle méthode améliore le diagnostic du cancer grâce à des images de diapositives complètes et des techniques d'apprentissage avancées.

Découvre une nouvelle méthode pour améliorer l'imagerie par ultrasons dans le diagnostic médical.

Une nouvelle méthode de déformation en profondeur améliore la précision de la segmentation des organes abdominaux.

Nouveau cadre qui améliore la qualité d'image PET et la mesure d'incertitude.

Explorer comment le sens améliore les méthodes de communication.

Explorer les avantages de la matrice T polychromatique pour l'analyse de l'interaction de la lumière.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la segmentation de l'hippocampe pour de meilleurs résultats de traitement.

Cet article examine les défis de la morphologie mathématique pour les images à valeurs vectorielles.

Une nouvelle approche améliore la classification des noyaux dans l'imagerie médicale en utilisant l'apprentissage auto-supervisé.

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Combiner la technologie quantique et le JPEG pour un meilleur stockage et partage d'images.

Un nouveau design de bobine améliore l'efficacité et la flexibilité de l'IRM.

Une étude examine la précision de ChatGPT dans le diagnostic de cas complexes en neuroradiologie.

LDMRes-Net propose une méthode légère pour une segmentation précise des images de la rétine.

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Des recherches montrent qu'un fenêtrage optimisé améliore la précision dans les diagnostics de radiographies thoraciques.

Cette étude évalue des méthodes d'apprentissage avec peu d'exemples pour la classification d'images médicales.

Combiner l'apprentissage fédéré avec la confidentialité différentielle améliore la classification des images médicales tout en garantissant la sécurité des données des patients.

Un nouveau jeu de données proposant de vraies images CT expérimentales pour la recherche en apprentissage machine.

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