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cGLO améliore la qualité des images CT en utilisant l'apprentissage non supervisé et des données éparses.

Une nouvelle fonction de perte améliore la précision dans la segmentation des images médicales, en mettant l'accent sur les contours.

Une nouvelle méthode améliore la visibilité des vaisseaux sanguins pendant les interventions chirurgicales.

De nouvelles techniques accélèrent les scans IRM tout en améliorant la qualité des images.

Un nouveau modèle crée des images de tissus à partir de résumés de rapports d'experts.

Cette recherche développe un modèle pour prédire des profils de gènes à partir d'images de tissus.

Une étude sur l'amélioration de la reconstruction d'images CT du crâne en utilisant la technologie de deep learning.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage automatique pour l'imagerie médicale tout en protégeant la vie privée des patients.

Nouveau modèle d'IA améliore considérablement l'efficacité et la précision de la classification des tumeurs cérébrales.

Analyser comment le son se comporte dans les fluides en mouvement et ses implications pratiques.

De nouvelles métriques améliorent l'évaluation des images médicales synthétiques pour plus de précision.

Un nouveau modèle améliore la qualité des images de la coloscopie pour une meilleure détection des polypes.

Une nouvelle méthode simplifie la création de fonctions de transfert en rendu volumique.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation des lésions cutanées sans données étiquetées.

Amélioration des diagnostics de radiographies thoraciques grâce à des algorithmes basés sur les retours.

Utiliser l'apprentissage auto-supervisé pour améliorer la précision de l'analyse d'images de tissus.

De nouvelles techniques automatisées améliorent l'IRM fœtale pour un meilleur suivi prénatal.

Une nouvelle technique améliore la qualité d'image en IRM cardiovasculaire.

VesselBoost améliore l'analyse de l'angiographie par IRM pour une meilleure segmentation des vaisseaux sanguins.

De nouvelles techniques améliorent la précision de l'analyse d'images médicales.

Apprends des techniques pour améliorer la précision des données dans des environnements bruyants.

Les métalense améliorent la collecte de lumière pour les caméras, capteurs et imagerie médicale.

De nouvelles méthodes améliorent la clarté et l'analyse des IRM cérébrales.

De nouvelles stratégies améliorent l'évaluation des mammographies pour une meilleure détection du cancer du sein.

Une étude récente révèle la structure détaillée du tissu mammaire humain et son importance.

SLiMe simplifie la segmentation d'images en utilisant juste un exemple annoté.

Des chercheurs améliorent les images IRM en utilisant les infos de phase des scans précédents.

MAD propose une nouvelle approche pour améliorer l'alignement des images médicales à travers différentes techniques.

De nouvelles méthodes améliorent la détection des anévrismes cérébraux en utilisant un apprentissage faiblement supervisé.

Une nouvelle méthode améliore les reconstructions 3D lors des examens coliques.

Une étude explore comment les ondes interagissent avec des matériaux remplis de particules.

Cette étude améliore les techniques de segmentation pour identifier les vaisseaux sanguins dans les images des reins.

Une approche innovante réduit le temps et l'effort nécessaires pour l'annotation des vidéos d'échographie.

Combiner les GAN et les VAE pour une meilleure génération d'images.

BroadCAM propose des cartes d'activation fiables même avec de petits ensembles de données en reconnaissance visuelle.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse des mammographies pour une meilleure classification du cancer du sein.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation des vaisseaux cérébraux en utilisant des techniques d'apprentissage semi-supervisé.

De nouvelles méthodes en imagerie OCT améliorent le diagnostic des trous maculaires de pleine épaisseur.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la segmentation d'images médicales avec des données limitées.

Une nouvelle méthode améliore la précision et la confiance dans le diagnostic d'images médicales.