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Une étude évalue l'efficacité des LLMs dans l'interprétation des rapports de radiologie.

Cette méthode améliore la segmentation des tumeurs en utilisant des variations de forme dans l'imagerie médicale.

Une nouvelle méthode pour comparer des signaux en utilisant des distances de transport partielles améliore la précision et la flexibilité.

Une nouvelle méthode améliore la modélisation par mélange gaussien dans les scans TEP pour de meilleures images.

Un système combinant des ultrasons et des IRM/CT pour de meilleures décisions médicales.

Une approche par réseau de neurones améliore la clarté des images dentaires affectées par des artefacts métalliques.

Nouvelles méthodes améliorent la segmentation d'images avec des données limitées en imagerie médicale.

Cette méthode améliore la segmentation des images dentaires avec moins d'échantillons étiquetés.

Un nouveau modèle améliore la clarté et la précision en imagerie médicale.

Une nouvelle méthode améliore la détection des ganglions lymphatiques dans les scans CT du thorax, ce qui renforce le diagnostic du cancer.

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Un aperçu des cellules immunitaires dans le cancer et de leurs interactions.

Une nouvelle approche combine des images et des textes pour améliorer la classification des images pathologiques.

Une étude montre qu'un outil d'IA peut détecter la tuberculose dans des radiographies numériques et analogiques.

Les flux d'affectation d'état quantique améliorent l'analyse des données grâce à des affectations de labels flexibles.

Méthode innovante pour améliorer le machine learning sur des jeux de données médicales avec peu d'annotations.

Une nouvelle méthode fPET améliore la mesure de l'activité cérébrale sans prélèvement sanguin invasif.

Un nouveau modèle améliore la clarté des images en réduisant efficacement le bruit de Poisson.

Une nouvelle méthode améliore la visibilité des vaisseaux sanguins dans les images de la rétine, aidant au diagnostic des maladies.

ARHNet améliore la qualité des images synthétiques pour une meilleure segmentation des lésions cérébrales.

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Un aperçu des nouvelles méthodes d'IRM pour étudier le métabolisme du cancer de la prostate.

Méthodes pour améliorer la classification multi-label avec des données partiellement étiquetées.

Les Autoencodeurs disruptifs améliorent l'analyse des images médicales 3D.

Stratégies pour générer des images quand les données d'entraînement sont rares.

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Une nouvelle méthode utilisant des centres NV améliore la magnétométrie et la détection de mouvement des nanoparticules.

Patch-CNN simplifie l'imagerie cérébrale avec moins d'images pour des résultats précis.

S'attaquer aux biais des jeux de données pour favoriser des résultats équitables dans l'imagerie médicale.

Explorer comment l'algorithme MUSIC identifie les anomalies avec des infos de fond limitées.

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Méthodes innovantes pour améliorer la précision des mesures de spectre X.

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MammoDG améliore l'analyse des mammographies pour une meilleure détection du cancer du sein.