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LaB-RAG aide les docs à rédiger des rapports de radiologie plus clairs et rapidement.

La recherche se concentre sur l'amélioration des images IRM pour un meilleur diagnostic.

Real-ESRGAN améliore les images médicales pour un meilleur diagnostic et des soins aux patients.

TriScan améliore la microscopie par fluorescence avec rapidité, simplicité et abordabilité.

Une nouvelle méthode aide à restaurer des images à partir de données limitées.

Améliorer la santé pulmonaire avec de nouveaux outils d'imagerie pour un meilleur diagnostic du cancer.

Une étude explore les valeurs d'IRM et d'ADC pour distinguer les tumeurs testiculaires.

Découvrez comment les distances LOT et Wasserstein rendent l'analyse de données plus facile et plus efficace.

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Une nouvelle méthode améliore la détection dans les scanners thoraciques.

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Améliorer la segmentation des structures dentaires en utilisant des techniques d'imagerie avancées.

Un nouveau système d'IA vise à améliorer la détection de tumeurs au cerveau par IRM.

De nouvelles technologies améliorent la détection précoce des saignements gastriques pour de meilleurs résultats pour les patients.

Une méthode plus intelligente pour analyser des échantillons de tissu en utilisant des images de diapositive entière.

SISeg améliore la vitesse et la précision dans l'analyse des images médicales.

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Faire avancer la traduction d'images médicales pour de meilleurs diagnostics et un meilleur soin des patients.

Les métamatériaux phononiques contrôlent les ondes sonores pour diverses applications pratiques.

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U-WNO améliore les images d'ultrasons pour de meilleures décisions de santé.

Transformer des images 2D en modèles 3D réalistes pour différentes applications.

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UltraSam améliore l'analyse d'images d'échographie en utilisant le vaste dataset US-43d.

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Révolutionner l'apprentissage automatique avec des variations d'images auto-générées.

Cet article parle du rôle de l'apprentissage automatique dans le diagnostic des tumeurs cérébrales en utilisant la technologie IRM.

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TAFM-Net améliore l'analyse des lésions cutanées pour une détection du cancer plus rapide.

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Le modèle MambaU-Lite améliore la segmentation des lésions cutanées pour détecter le cancer tôt.

Une nouvelle approche améliore la précision de la segmentation dans les images de pathologie rénale.

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