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Combiner des modèles de segmentation améliore la détection précoce des crises cardiaques dans les échocardiogrammes.

Une nouvelle méthode améliore la détection des nodules pulmonaires dans divers ensembles de données.

Un nouveau modèle améliore l'imagerie du foie pendant le traitement du cancer.

Un nouveau jeu de données comble le fossé dans la recherche en IA biomédicale.

Des chercheurs utilisent l'IRMf pour étudier l'activité de la moelle épinière pendant le mouvement.

Une nouvelle méthode améliore l'imagerie cérébrale avec rapidité et précision.

Cette étude analyse comment différents signaux améliorent la précision de la segmentation d'images médicales.

FairAdaBN s'attaque aux biais dans les modèles d'imagerie médicale, améliorant l'équité et la performance.

SegPrompt améliore l'identification des calculs rénaux grâce à des techniques d'apprentissage profond pour un meilleur soin des patients.

Le cadre JOSA améliore l'alignement des images cérébrales en combinant structure et fonction.

RaDiO aide les chercheurs à étudier le rayonnement des particules chargées de manière plus précise et efficace.

RoCNet améliore l'enregistrement de nuages de points 3D en utilisant des techniques d'apprentissage profond.

Une nouvelle méthode pour créer des modèles vasculaires rénaux précis pour améliorer la recherche.

ReFit améliore la précision de la segmentation en imagerie médicale grâce à des techniques de supervision faible.

La méthode SLAC offre une compensation d'atténuation efficace dans l'imagerie cardiaque SPECT.

Utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer le diagnostic de l'appendicite chez les enfants grâce aux images échographiques.

Un modèle qui prédit les paramètres de l'IRM améliore la fiabilité de l'imagerie médicale.

Une nouvelle étude lie les scans CT aux profils immunitaires chez les patients atteints de cancer colorectal.

Une étude utilise l'IA pour créer des images synthétiques de rosacée pour un meilleur diagnostic.

De nouvelles techniques visent à améliorer la détection des anévrismes en temps réel pendant les interventions chirurgicales.

Le nouveau modèle utilise des données d'IRM pour améliorer les prévisions de récupération après un AVC.

Une étude sur les conditions de source dans la régularisation pour mieux résoudre les problèmes.

DiffIR améliore l'efficacité et la qualité de la restauration d'images en utilisant des modèles de diffusion.

Une nouvelle méthode standardise l'imagerie tau, aidant à la recherche et au diagnostic de la maladie d'Alzheimer.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la segmentation des bronchioles pour le diagnostic des maladies pulmonaires.

Une nouvelle approche de deep learning améliore l'alignement des images médicales pour une meilleure analyse.

Un nouveau cadre améliore la classification et la segmentation avec fiabilité dans l'imagerie médicale.

Une nouvelle méthode s'attaque aux défis de l'analyse d'images médicales en utilisant l'apprentissage semi-supervisé.

Une nouvelle méthode améliore les images des vaisseaux sanguins à partir des données MRA pour de meilleurs diagnostics.

Un nouveau cadre améliore la segmentation d'images médicales 3D en utilisant des données étiquetées limitées.

La lumière comprimée améliore la précision des interféromètres de Michelson, ce qui augmente l'exactitude des mesures.

Le CBCT améliore l'imagerie dentaire, mais y'a toujours des soucis avec les artefacts métalliques.

Une nouvelle approche répond aux préoccupations de confidentialité dans l'imagerie rétinienne tout en gardant des détails cliniques.

Une nouvelle méthode améliore la qualité des images IRM FLAIR pour un meilleur diagnostic.

DiffMIC améliore l'analyse d'images médicales pour un meilleur soin des patients.

Une nouvelle méthode améliore les performances de segmentation en imagerie médicale 3D.

Un nouveau cadre améliore l'analyse des tumeurs dans les images à diapositive entière en utilisant l'apprentissage auto-supervisé.

Une introduction aux cadres de fusion et leur importance dans l'analyse de données.

Cette méthode améliore la qualité des images sans gros ensembles de données ni entraînement intensif.

Cette recherche met en avant les GNN pour améliorer la segmentation et l'enregistrement des vertèbres dans les scans CT.