Derniers articles pour Imagerie médicale

Une nouvelle méthode d'IA améliore le diagnostic cardiovasculaire grâce à des techniques d'imagerie avancées.

De nouvelles méthodes améliorent la confidentialité des patients tout en améliorant la recherche sur les images médicales.

La recherche met en avant des méthodes avancées pour gérer la dissection aortique de type B après la chirurgie.

Une nouvelle approche utilise des réseaux de neurones informés par la physique pour les simulations de diffusion acoustique.

Une nouvelle approche pour étudier comment les régions du cerveau se connectent en utilisant des modèles à effets mixtes.

Explorer des techniques pour reconstruire des signaux à partir d'échantillons non uniformes en traitement du signal.

Présentation de l'imagerie par ultrasons à émissions continues pour de meilleures perspectives médicales.

Les avancées dans la technologie des champs lumineux améliorent la précision des techniques d'estimation de la profondeur.

Un nouveau cadre améliore la fiabilité et l'estimation de l'incertitude dans la segmentation d'images médicales.

Une nouvelle méthode améliore la visibilité des caractéristiques cachées sur des surfaces 3D.

Une nouvelle méthode utilise l'apprentissage profond pour minimiser le gadolinium dans les IRM du cerveau.

Le shimming dynamique B0 améliore les techniques d'imagerie du flux sanguin en diagnostic médical.

Une méthode pour évaluer la fiabilité des réponses modèle en utilisant la cohérence de voisinage.

Nouveau modèle améliore la précision dans la détection des tumeurs médiastinales grâce à l'apprentissage semi-supervisé.

Une nouvelle architecture améliore la détection du cancer dans l'imagerie médicale en utilisant des entrées de plus basse résolution.

Présentation d'une nouvelle méthode pour améliorer la segmentation d'images en imagerie médicale.

Une nouvelle méthode améliore la restauration d'images grâce à des cadres de modèles de diffusion innovants.

Une étude explore le rôle des radiographies thoraciques dans l'évaluation des patients COVID-19 en état critique.

Techniques révolutionnaires pour un traitement d'image efficace en utilisant le transport optimal.

Cette étude évalue l'utilisation de modèles pour interpréter des images d'ECG grâce à l'apprentissage sans données.

Une nouvelle méthode pour améliorer les images sombres compressées tout en réduisant les artefacts.

Une nouvelle approche améliore la segmentation dans les images médicales sans avoir besoin d'étiquettes détaillées.

G-VGPMIL améliore l'apprentissage par instances multiples pour une analyse efficace des images médicales.

Une nouvelle approche améliore le débruitage en utilisant une fonction de perte avec contrainte de trace.

Explorer comment le stress et la viscosité affectent les vagues dans les fluides et les solides.

Cette étude présente la transformée boostlet pour une meilleure représentation des ondes sonores.

Une étude évalue le rôle de f-QRS pour identifier les cicatrices cardiaques en utilisant l'ECG.

Le cadre MiMICRI améliore les interprétations de l'IA dans le domaine de la santé cardiovasculaire, en impliquant efficacement des experts médicaux.

RetinaRegNet améliore l'alignement des images rétiniennes pour de meilleurs diagnostics de santé oculaire.

Une étude montre que l'enregistrement d'images améliore l'alignement, mais pas la performance diagnostique.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse du flux sanguin cardiaque grâce à des algorithmes d'IA.

RSCD améliore la qualité des images en imagerie médicale, ce qui aide à des diagnostics précis.

Cet article parle de la modélisation de structures fines comme le diaphragme à partir d'images médicales.

Cette étude améliore l'alignement des images rétiniennes en utilisant des techniques avancées d'apprentissage profond.

Explorer la connexion entre l'EEG et l'IRMf pendant les états de repos.

De nouvelles méthodes combinent l'apprentissage profond et des techniques d'échantillonnage pour améliorer l'imagerie.

Rad4XCNN fait le pont entre l'apprentissage profond et la radiomique pour des analyses médicales en IA plus claires.

La méthode de Newton projetée améliore l'efficacité dans les problèmes inverses linéaires bayésiens.

La recherche améliore les techniques d'imagerie en utilisant des nanodiamants pour des signaux RMN plus clairs.

RSTAR-Net réduit les artefacts de traînée dans les images de cancer du poumon, améliorant la précision du traitement.