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De nouvelles méthodes améliorent la précision et l'efficacité pour détecter les repères anatomiques dans l'imagerie médicale.

Des recherches montrent comment la structure du cerveau influence la cognition et le comportement.

Cette étude compare les méthodes de dosimétrie pour le traitement au Yttrium-90 du cancer du foie.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse corticale à travers différentes qualités d'IRM.

Raidionics améliore l'analyse des IRM pour mieux évaluer les tumeurs cérébrales.

Une nouvelle méthode améliore l'imagerie par IRM en préservant la précision et en réduisant les besoins en données.

JetSeg propose une segmentation sémantique rapide et précise en temps réel pour les appareils à faible consommation.

Des chercheurs améliorent l'efficacité des bobines magnétiques avec des formes simples pour différentes applications.

Un aperçu des systèmes IRM et des défis de contrôle de qualité au Nigeria.

Une nouvelle technique améliore la qualité des images IRM en s'attaquant aux problèmes de mouvement.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'angiographie photoacoustique en utilisant des gribouillis pour l'entraînement d'images.

AGLA propose une solution plus rapide et plus précise pour reconstruire des signaux à partir d'infos de magnitude.

L'IA améliore l'imagerie cardiaque et l'efficacité du diagnostic grâce à de nouveaux ensembles de données et modèles.

Ce modèle simplifie les tâches d'imagerie cérébrale sans avoir besoin d'une formation approfondie.

La recherche sur l'accélération des méthodes de préparation d'états quantiques montre des résultats prometteurs.

NL-CS Net améliore la reconstruction d'images en utilisant l'apprentissage profond et des techniques traditionnelles.

L'apprentissage fédéré améliore la précision dans le diagnostic du cancer du sein grâce à une meilleure recherche d'images.

Des recherches montrent des changements musculaires précoces dans la SLA grâce à des techniques d'imagerie avancées.

SynthMix améliore l'analyse d'images médicales grâce à des techniques de mélange innovantes.

Découvrez comment l'apprentissage par petits coups améliore l'imagerie médicale avec peu de données.

Cet outil crée des images de tissus de cancer colorectal réalistes et des étiquettes pour l'analyse.

Combiner l'apprentissage profond avec l'échantillonnage direct augmente l'efficacité de la reconstruction d'objets.

Techniques pour améliorer les performances du modèle face à des conditions d'image variées.

Graph U-Net améliore l'imagerie EIT grâce à une précision et une rapidité accrues.

Apprends comment GTCUR approxime les tenseurs pour une analyse de données efficace.

De nouvelles techniques améliorent la détection et l'analyse des signaux de chirp dans divers domaines.

Un nouveau cadre améliore la récupération d'images à partir de données limitées ou bruyantes.

Combiner l'imagerie et les dossiers de santé améliore la précision du diagnostic des fractures.

AWRTRD améliore l'analyse des tenseurs pour de grands ensembles de données complexes.

Utiliser des images synthétiques pour améliorer l'analyse et la formation en échographie.

Améliorer la précision de l'imagerie médicale grâce aux techniques de saturation en oxygène dans le sang.

Des chercheurs améliorent la détection des maladies dans les images OCT grâce aux étiquettes cliniques et à l'apprentissage par contraste.

Une étude révèle des infos essentielles sur les schémas de connectivité cérébrale chez les patients atteints de la maladie d'Alzheimer.

Un nouveau modèle améliore la précision dans l'analyse des images de tumeurs cérébrales.

Une nouvelle méthode décompose la connectivité cérébrale pour de meilleures prédictions et identités.

Une nouvelle méthode pour générer des images CT 3D du thorax à partir de descriptions textuelles.

Une nouvelle technique améliore la génération d'images du fond d'œil pour un meilleur diagnostic des maladies.

Un nouveau système améliore la précision et l'efficacité des diagnostics en imagerie médicale.

Une nouvelle méthode améliore la consistance des colorations HER2 pour un meilleur diagnostic du cancer du sein.

Un modèle unifié pour améliorer l'analyse des données de santé en biomédecine.