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Une nouvelle approche améliore la clarté des IRM multislice simultanées.

Utiliser l'apprentissage profond pour améliorer la détection précoce du carcinome épidermoïde de la cavité buccale.

De nouvelles méthodes améliorent l'imagerie des gros spécimens biologiques grâce à des techniques avancées.

Un modèle conçu pour améliorer la classification des images médicales avec peu de données.

Une nouvelle méthode améliore la résolution d'image en utilisant l'analyse de la auto-similarité.

La recherche met en lumière les effets du mode de Higgs et des impuretés sur les supraconducteurs.

Cet article met en avant l'utilisation des processus gaussiens dans l'analyse de recherche clinique.

Une étude évalue des modèles d'IA pré-entraînés pour l'interprétation des IRM, des CT et des radiographies.

Nouveau modèle améliore la précision dans la segmentation des lésions cutanées pour la détection précoce du cancer.

Cet article présente une méthode pour inclure l'incertitude dans la visualisation des volumes afin d'améliorer l'analyse des données scientifiques.

Une meilleure estimation de la profondeur à partir d'images endoscopiques améliore la précision chirurgicale.

Une méthode basée sur les données améliore les estimations de confiance dans les scénarios de régression haute dimension.

Nouveau modèle améliore significativement la précision dans la classification des images du cancer du col de l'utérus.

ML-CrAIST améliore la qualité des images en combinant des infos spatiales et de fréquence.

Présentation de MetaSeg pour une meilleure segmentation sémantique dans diverses applications.

De nouvelles méthodes améliorent les images échographiques en réduisant le bruit et en préservant les détails importants.

ISLES'24 vise à améliorer la prédiction des dégâts causés par un AVC en utilisant des données d'imagerie et cliniques.

Une nouvelle méthode pour modéliser l'absorption des ultrasons en utilisant des dérivées fractionnaires.

Présentation d'un nouvel outil pour accélérer le prétraitement VBM dans les études sur le cerveau.

Une nouvelle approche pour estimer le flux sanguin en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

Méthodes pour visualiser les incertitudes dans l'analyse des tenseurs dégénérés pour divers domaines.

Examiner le rôle des modèles de fondation pour surmonter la rareté des données en imagerie médicale.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans l'imagerie et le diagnostic des tumeurs cérébrales.

Une nouvelle méthode améliore la précision des rapports en se concentrant sur les anomalies détectées dans les scans CT.

Une nouvelle technologie de rayons X combine des lasers et des électrons pour améliorer l'imagerie et le traitement.

NuSegDG offre une meilleure précision pour l'analyse d'images médicales.

Cet article présente une approche unique pour aligner des nuages de points complexes.

Une nouvelle méthode améliore la détection du cancer du sein en utilisant des images FFDM et SM.

Les techniques d'apprentissage profond améliorent la qualité des images en tomographie par rayons X pour diverses applications.

Améliorer les méthodes pour une analyse plus claire des données volumétriques 3D.

Les nouveautés en DWI améliorent l'imagerie du mouvement de l'eau en utilisant moins de mesures.

De nouvelles méthodes améliorent la segmentation des ganglions lymphatiques en utilisant des annotations partielles.

Un nouveau cadre améliore le dépistage de la myopie grâce à une imagerie avancée et un apprentissage profond.

Découvre comment l'IA transforme le diagnostic en pathologie computationnelle avec des modèles de base et des modèles vision-langage.

Une nouvelle méthode améliore la qualité des images IRM de diffusion grâce à l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode crée des images chirurgicales réalistes de manière efficace à partir de simulations.

Un aperçu de la performance de SAM2 et des défis dans la segmentation d'images médicales.

De nouvelles techniques améliorent la précision des tests HER2 pour le traitement du cancer du sein.

Une méthode fiable pour ajuster des ellipsoïdes aux points de données bruités avec précision.

BCDNet offre une détection efficace du cancer du sein avec moins de ressources nécessaires.