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Une nouvelle méthode d'apprentissage profond améliore l'alignement partiel du visage en 3D.

Une nouvelle approche utilisant Triple U-Net améliore la segmentation des noyaux dans les images médicales.

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Un aperçu des méthodes modernes et de leur impact sur la santé.

Cette étude évalue des modèles d'apprentissage profond pour améliorer la classification des images médicales.

Une méthode pour récupérer à la fois l'amplitude et la phase des signaux complexes tout en quantifiant l'incertitude.

Des techniques de tomographie par diffraction améliorées utilisant des ondes personnalisées augmentent la précision de l'imagerie médicale.

L'apprentissage profond améliore les IRM, rendant les scans plus rapides et la qualité d'image meilleure pour un diagnostic plus précis.

Une nouvelle méthode améliore la précision en imagerie cardiaque en fusionnant différentes perspectives.

Un aperçu des nouvelles méthodes d'enregistrement d'images IRM cérébrales pour améliorer les soins aux patients.

Apprends comment les vagues interagissent avec des matériaux complexes et leurs limites.

EIT propose une méthode plus sûre pour l'imagerie interne en utilisant des courants électriques.

Un système analyse les images d'échocardiographie pour identifier rapidement les problèmes cardiaques.

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Les images rétiniennes montrent des trucs sur la santé, pas juste des maladies des yeux.

DDPET-3D améliore les images PET à faible dose pour un meilleur diagnostic.

De nouvelles méthodes améliorent la vitesse et la précision dans la récupération de signaux rares.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de l'imagerie EIT pour les applications médicales et industrielles.

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La recherche présente une nouvelle méthode pour améliorer la classification des polypes lors des coloscopies.

Nouveau modèle améliore la classification des maladies en utilisant des images médicales étiquetées et non étiquetées limitées.

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Les données synthétiques offrent des solutions prometteuses aux problèmes d'imagerie médicale.

SegCLR améliore la segmentation des images oculaires en utilisant à la fois des données étiquetées et non étiquetées.

Apprends à voir des objets cachés derrière des matériaux opaques en utilisant des techniques optiques innovantes.

Le chip Timepix4 améliore la résolution temporelle pour la détection de particules dans différents domaines.

DMPlug améliore les méthodes de récupération pour les problèmes inverses en utilisant des modèles de diffusion préentraînés.

Cette recherche se concentre sur l'utilisation de l'IA pour la détection précoce des maladies de la rétine.

Une nouvelle méthode améliore la récupération d'informations à partir de mesures bruitées dans divers domaines.

Utiliser l'inférence bayésienne pour reconstruire des champs magnétiques inconnus à partir de données limitées.

CoVScreen améliore le diagnostic du COVID-19 en utilisant des radiographies thoraciques et des techniques d'apprentissage profond.

Une nouvelle méthode permet de découvrir des infos sur des objets cachés en utilisant la diffusion des ondes.

FocSAM améliore la segmentation interactive avec plus de stabilité et de précision.

SGDIR simplifie l'enregistrement d'images pour une meilleure précision diagnostique et efficacité.