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Les outils alimentés par l'IA changent la donne pour diagnostiquer les maladies des artères coronaires.

RaD améliore les comparaisons d'images médicales, renforçant la détection des maladies.

FeatureForest simplifie l'analyse d'images en microscopie avec des méthodes avancées.

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Les avancées dans les techniques de super-résolution améliorent la clarté en imagerie médicale.

DAWN-SI améliore les solutions aux problèmes inverses en s'attaquant au bruit et à l'incertitude.

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Une nouvelle méthode d'imagerie permet de mieux comprendre le sodium dans la santé du cerveau.

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De nouvelles techniques d'apprentissage profond améliorent la segmentation des tumeurs dans les traitements du cancer de la tête et du cou.

Découvrez les défis et les stratégies d'optimisation de forme face à des données incomplètes.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la segmentation des couches rétiniennes grâce à la modélisation de l'incertitude.

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Le tatouage des tâches pourrait transformer le partage des connaissances en imagerie médicale.

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LVS-Net améliore l'analyse d'images rétiniennes pour un diagnostic précoce des maladies.

La CBCT révolutionne l'imagerie avec des résultats plus rapides et plus clairs pour un meilleur soin des patients.

Multi-V-Stain améliore l'imagerie des tissus cancéreux en utilisant des images H&E.

Cette nouvelle méthode transforme des images basse résolution en visuels époustouflants en un clin d'œil.

Les chercheurs évaluent l'efficacité des modèles U-Net dans les tâches de segmentation d'images.

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Une nouvelle méthode change notre façon de voir le comportement des tissus.

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SegHeD+ améliore la précision pour identifier les lésions de la sclérose en plaques.

Des scientifiques améliorent les images des scanners CT avec des algos avancés et des techniques efficaces.

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Nouveau jeu de données permet de mieux comparer les algorithmes de reconstruction CT.

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ReXTrust assure l'exactitude des rapports de radiologie générés par l'IA, améliorant ainsi la sécurité des patients.