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FedPR améliore la qualité des images IRM tout en protégeant la vie privée des patients.

SFHarmony améliore l'analyse des données d'imagerie cérébrale tout en préservant la confidentialité et la précision.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité du dépistage des maladies oculaires.

De nouvelles méthodes améliorent la précision du mapping des neurones pour la recherche en neurosciences.

Une nouvelle méthode améliore la détection d'anomalies dans les images en utilisant des modèles VQVAE et des transformeurs.

Une nouvelle méthode améliore la qualité des images IRM en gérant efficacement les changements d'entrée.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des images médicales avec peu de données étiquetées.

L'IA montre des promesses pour améliorer le diagnostic de l'hypertension pulmonaire grâce à l'analyse des radiographies thoraciques.

Une étude montre une meilleure classification des tumeurs avec la DCE-IRM et des transformations de données.

Un nouveau modèle améliore la segmentation des organes dans les images CT grâce à l'apprentissage profond.

Cette étude analyse comment les dispositifs CADt peuvent réduire les temps d'attente des patients pour des soins urgents.

De nouvelles méthodes améliorent la qualité des images IRM à partir de données incomplètes en utilisant des approches bidomaines.

Une nouvelle méthode améliore la création d'images médicales synthétiques pour un meilleur entraînement de l'IA.

Un nouveau cadre fusionne l'apprentissage profond et le clustering pour une meilleure analyse osseuse.

L'accélération par champs de laser montre du potentiel pour une accélération de particules efficace et des applications pratiques.

Les méthodes de détection automatiques utilisant des images des poumons améliorent le diagnostic de la COVID-19.

Une nouvelle méthode simplifie l'imagerie IRM du foie pour plus de précision et d'efficacité.

Une nouvelle méthode améliore la précision de l'enregistrement des images en imagerie médicale.

Utiliser des images plus simples pour améliorer l'analyse grâce à des méthodes de formation avancées.

Une étude montre que l'IA peut améliorer l'analyse des radiographies thoraciques pour le diagnostic de la pneumonie.

Des chercheurs comparent deux méthodes pour étudier l'utilisation du glucose dans le cerveau.

Améliorer la reconstruction 3D d'images à partir de simples images 2D en utilisant des méthodes avancées.

Une étude révèle des résultats importants sur les besoins en données pour les CNN dans la radiothérapie.

Une nouvelle méthode pour trouver des points clés en utilisant moins d'images étiquetées.

Une étude sur des modèles d'apprentissage profond pour améliorer l'imagerie dans le traitement du cancer du col de l'utérus.

Des chercheurs développent un modèle Cheff pour des radios thoraciques synthétiques de haute qualité.

Cette recherche améliore la segmentation d'images chirurgicales grâce à des techniques avancées d'augmentation de données.

Une étude sur l'importance des doses de radiation précises dans les résultats des traitements contre le cancer.

Des chercheurs proposent une nouvelle approche pour améliorer la clarté des images à partir de mesures floues.

Oral-NeXF simplifie la reconstruction 3D de la bouche en utilisant juste une radiographie panoramique.

La recherche se concentre sur l'amélioration de la qualité des faisceaux d'électrons à haute énergie en utilisant des techniques de LWFA.

Nouvelles méthodes améliorent la classification des stades du cycle cellulaire en utilisant des données vidéo 3D.

Une nouvelle méthode pour choisir des projections précieuses dans les scans CT améliore la qualité de l'image.

Une nouvelle méthode améliore la détection du cancer du poumon sans images étiquetées.

ViT-DAE combine des transformers de vision et des modèles de diffusion pour de meilleures images d'histopathologie.

Une étude examine l'émission de rayons gamma pendant la capture de neutrons dans les isotopes de gadolinium.

Une méthode pour estimer l'axe principal et vérifier la symétrie dans des objets binaires.

Cette revue examine les WMHs et leur lien avec le déclin cognitif et les risques pour la santé.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité de l'imagerie médicale grâce à l'estimation de l'incertitude.

Cette recherche met en lumière l'impact des changements de prévalence sur l'apprentissage automatique dans le secteur de la santé.