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Un nouveau modèle utilise des données synthétiques pour améliorer l'analyse et l'efficacité des échographies cardiaques.

Une étude montre que les variations de teint gênent les réseaux de neurones profonds dans la prédiction du cancer.

PSTNet améliore la détection des polypes en utilisant des techniques d'imagerie avancées.

Une nouvelle méthode améliore les images rétiniennes pour un meilleur diagnostic des maladies.

Des scientifiques créent un atlas détaillé du cerveau de la souris pour améliorer la recherche.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des IRM pour les tumeurs cérébrales.

MAISI crée des images médicales synthétiques de haute qualité pour pallier les limitations de données.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation d'images médicales en réduisant la perte d'informations.

FiAt-Net améliore la détection des plaques risquées dans la maladie coronarienne.

GLCONet améliore la détection des objets camouflés en utilisant des caractéristiques locales et globales.

Une nouvelle méthode améliore le transfert de caractéristiques dans les représentations neuronales implicites pour les images.

Les outils d'IA montrent un bon potentiel pour améliorer la précision du diagnostic des maladies de la peau.

Une étude compare des CNN pré-entraînés et des modèles de base pour la récupération d'images médicales.

De nouvelles méthodes d'imagerie améliorent le diagnostic de la sarcoïdose cardiaque grâce à une analyse automatisée.

AUGMENT propose un nouveau cadre pour évaluer les outils de segmentation IA dans le domaine de la santé.

L'imagerie métabolique du deutérium révèle des insights sur le métabolisme du glucose dans les tumeurs.

NSSR-DIL transforme les images de mauvaise qualité efficacement sans avoir besoin de gros ensembles de données.

Une nouvelle méthode améliore la précision de détection des polypes pendant les coloscopies.

Une nouvelle méthode améliore la représentation d'images et de formes en utilisant une fonction d'activation apprenable.

L'automatisation de la segmentation des tumeurs dans les images PET/CT améliore la précision et accélère le diagnostic.

CCT-R améliore la segmentation d'images médicales en utilisant l'apprentissage semi-supervisé et l'enregistrement spatial.

Examen de la variabilité dans les mesures T1 IRM et le rôle du transfert de magnétisation.

Une nouvelle méthode améliore l’analyse d’image dans le secteur de la santé en utilisant des images contrefactuelles réalistes.

Un nouveau modèle améliore l'analyse d'images médicales grâce à une cartographie anatomique en 3D.

Cette étude améliore la précision de la classification des images médicales en utilisant des données synthétiques.

Présentation d'un réseau de neurones unique pour gérer efficacement les données complexes.

Découvrez comment la tractométrie aide à étudier les connexions cérébrales et les effets du vieillissement.

SRIF améliore les techniques de correspondance de formes pour l'animation, l'impression 3D et la réalité virtuelle.

Les modèles spécifiques aux patients améliorent la compréhension du flux sanguin cardiaque et des stratégies de traitement.

Utiliser l'IA pour améliorer le diagnostic précoce des maladies rétiniennes grâce à des techniques d'imagerie améliorées.

Un nouveau cadre améliore la segmentation avec peu d'exemples.

Cet article explore des méthodes pour identifier des formes cachées dans les matériaux en utilisant le comportement des ondes.

Cet article passe en revue la fiabilité des modèles MIL dans les applications cliniques.

Méthodes innovantes pour des solutions efficaces à des problèmes inverses complexes dans divers domaines.

WaveMixSR-V2 transforme les images basse résolution en sorties de haute qualité de manière efficace.

Des méthodes avancées d'IRM améliorent l'imagerie cérébrale tout en réduisant l'inconfort des patients.

L'IA aide à créer des images CTA synthétiques à partir de scans TOF-MRA, ce qui améliore le diagnostic.

Un nouveau système de réalité mixte améliore les examens d’échographie dans les zones reculées.

Utiliser des images PET/CT synthétiques pour améliorer la détection des tumeurs et la performance des modèles.

Cette étude analyse l'impact des méthodes SRR sur les mesures du cerveau fœtal.