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Un nouveau modèle améliore la qualité d'image dans les scans CT à faible dose.

L'étude examine l'adéquation des scanners CT dans les systèmes de santé avec peu de ressources.

Un tour d'horizon des méthodes innovantes pour réduire le bruit dans les images dans différents domaines.

Un nouveau modèle prédit l'intégrité du CST à partir des scans CT pour la récupération après un AVC.

Explorer de nouvelles méthodes pour mesurer automatiquement la taille de l'hippocampe dans les IRM.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions à partir des données d'IRMf en utilisant des échantillons limités.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation d'images médicales à travers différentes techniques d'imagerie.

Explorer l'impact des modèles de transformateurs dans la création de rapports de radiologie.

Nouveau plugin qui facilite le marquage des images médicales 3D dans 3D Slicer.

Histo-Diffusion améliore l'imagerie haute résolution pour un diagnostic précis des maladies.

Des modèles de deep learning améliorent la détection du COVID-19 à partir des radiographies thoraciques, aidant les efforts de santé.

Présentation de SAM-SP, un modèle qui améliore la segmentation d'images avec moins de conseils d'experts.

L'apprentissage profond améliore la détection automatique des photorécepteurs coniques dans les images AOSLO.

Une étude montre des changements dans la structure du cerveau dans le cas de la gangliosidose GM1 grâce à des techniques d'imagerie avancées.

Les systèmes d'IA améliorent l'exactitude des mammographies et la confiance grâce à des techniques d'interprétabilité efficaces.

Un aperçu des dernières avancées en segmentation d'images et de ses applications.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance des blessures au poignet sur les radiographies sans avoir besoin d'un expert.

Les outils d'IA améliorent l'analyse d'images pour de meilleurs diagnostics et la planification des traitements en radiologie.

De nouvelles technologies améliorent l'efficacité des détecteurs de lumière proche infrarouge.

Les McGrids améliorent l'extraction des iso-surfaces pour la modélisation 3D complexe.

Cette étude met en lumière les changements cérébraux liés à la maladie de Parkinson.

Explorer le rôle de l'IA dans l'amélioration de la génération de rapports médicaux et de la précision des diagnostics.

MPADA simplifie l'acquisition de données d'antennes multi-canaux pour les chercheurs et les ingénieurs.

De nouvelles techniques d'échographie améliorent la visualisation de l'activité cérébrale et du flux sanguin.

Un aperçu de comment les microbulles améliorent la qualité des images échographiques.

L'apprentissage par petits échantillons offre un nouvel espoir pour un diagnostic efficace des maladies en histopathologie.

NeRF-CA améliore l'imagerie cardiaque en reconstruisant des visuels 4D à partir de vues X-ray limitées.

Présentation de LoG-VMamba pour une segmentation d'images médicales améliorée.

Une étude sur la performance des rapports de radiologie générés par IA par rapport aux experts humains.

GenFormer améliore la performance des transformers en classification d'images en utilisant des données générées.

ShapeMamba-EM améliore la segmentation des images neurales complexes.

De nouveaux designs améliorent la qualité d'image et le confort des patients lors des IRM.

Cet article explore les avantages de la radiographie en champ noir pour évaluer les corps étrangers médicaux.

Des recherches montrent que les métastases hépatiques poussent plus vite que d'autres tumeurs.

Cette étude explore l'équité dans l'analyse des radiographies thoraciques sans détails démographiques.

De nouvelles méthodes améliorent les évaluations de risque de cancer du sein en utilisant l'apprentissage profond.

Un nouveau modèle améliore l'imagerie cérébrale en réduisant les effets de site et en préservant les détails biologiques.

Découvre comment l'asymétrie cérébrale impacte la cognition et son lien avec les troubles.

Une méthode combinant les images de fond d'œil et d'OCT améliore la précision du diagnostic de la DMLA.