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Une nouvelle méthode améliore les ViTs pour des images médicales plus sûres.

Un nouveau système améliore l'analyse des échocardiogrammes en mode M en temps réel.

Une étude améliore la compréhension des blessures de la moelle épinière grâce à des techniques de mesure améliorées.

Les avancées en deep learning améliorent la qualité et l'efficacité de l'imagerie Cone Beam CT.

De nouvelles méthodes basées sur des voxels améliorent la visualisation et la transparence de l'imagerie cérébrale.

Explorer comment les modèles GRIDY améliorent les connaissances sur la connectivité cérébrale et la recherche sur l'autisme.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la qualité de l'imagerie par IRM avec moins de données.

Une nouvelle technologie améliore la détection et le diagnostic des tumeurs du foie pour de meilleurs résultats pour les patients.

Des recherches montrent que l'IA peut améliorer la précision des mesures de la circonférence de la tête du fœtus.

De nouvelles méthodes améliorent l'explicabilité et la performance dans l'apprentissage multi-vues pour différents domaines.

Cette étude examine comment l'élagage affecte les modèles d'apprentissage profond pour l'analyse d'images médicales.

Cet article parle des avancées dans l'analyse d'images de mammographie grâce aux techniques d'apprentissage profond.

TIP-Net améliore la qualité des images cardiaques grâce à la technologie SPECT.

Une nouvelle méthode améliore la détection des lésions prostatiques en utilisant des métadonnées provenant des rapports de plusieurs médecins.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage par instances multiples en réduisant le surapprentissage et en renforçant la reconnaissance des caractéristiques.

Une nouvelle méthode améliore l'alignement des images en diagnostic médical.

Méthodes efficaces pour améliorer le partage de données 3D grâce à la compression de nuages de points.

Une étude révèle une méthode d'imagerie améliorée pour détecter le gonflement du cœur.

Une nouvelle méthode améliore la précision du marquage des artères coronaires en imagerie médicale.

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De nouvelles méthodes améliorent la qualité de l'image tout en accélérant le processus.

Un nouveau cadre améliore l'analyse des noyaux en histologie numérique pour un meilleur diagnostic du cancer.

Une étude montre comment un modèle d'apprentissage profond améliore l'imagerie du cancer du poumon.

Les problèmes inverses aident à extraire des infos inconnues à partir de données limitées dans différents domaines.

Explorer des méthodes pour une manipulation efficace des ondes dans diverses applications.

L'optimisation des paramètres DECT améliore l'imagerie pour de meilleurs diagnostics médicaux.

LatentAugment améliore la diversité des données pour les modèles d'apprentissage machine en utilisant des GANs.

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DiffSeg propose une nouvelle façon de segmenter des images sans données étiquetées.

Des recherches montrent que l'atlas IRM peut améliorer la cohérence du calcul de dose en BNCT.

De nouvelles méthodes améliorent notre étude des structures des tissus cérébraux.

Les modèles génératifs profonds améliorent l'imagerie médicale grâce à des techniques d'augmentation de données.

Une nouvelle méthode à tir unique améliore la vitesse et la clarté de l'imagerie eau-graisse par IRM.

Une nouvelle méthode améliore la précision des couleurs dans l'imagerie chirurgicale en utilisant des références synthétiques.

ChatGPT montre du potentiel pour aider les radiologues à diagnostiquer des tumeurs cérébrales à partir des IRM.

HypVINN améliore la segmentation de l'hypothalamus dans les scans cérébraux.

Une nouvelle méthode améliore la confiance dans les modèles d'apprentissage profond pour les images médicales.

ACC-UNet améliore l'analyse des images médicales grâce à une intégration de modèle innovante.