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Une étude sur l'optimisation des formes et ses implications en dynamique des fluides.

Un nouveau modèle combinant Unet et TransUnet pour une meilleure segmentation des noyaux.

Une étude montre le rôle du deep learning dans l'amélioration de la segmentation aortique dans les images CT.

Une nouvelle méthode combine des données d'imagerie et des données génomiques pour étudier le comportement du cancer.

Une étude passe en revue des méthodes pour analyser plusieurs lésions chez les patients atteints de cancer.

Une nouvelle technique d'imagerie aide à surveiller la fonction des capillaires cérébraux.

Le scanner J-PET améliore la PET en mesurant la polarisation des photons pour de meilleurs diagnostics.

Un modèle conçu pour créer des images grandes et de haute qualité de manière efficace.

Les méthodes d'IA améliorent la précision et l'efficacité dans la création de rapports de radiologie.

Une nouvelle méthode améliore les données synthétiques pour l'analyse d'échantillons de tissu.

LKCell propose une méthode efficace pour identifier les noyaux cellulaires dans les images médicales.

Une nouvelle méthode améliore les images IRM en montrant l'incertitude dans les reconstructions.

Le nouveau modèle PIMPNet intègre des scans cérébraux et l'âge pour le diagnostic d'Alzheimer.

Une nouvelle approche combine des techniques d’imagerie pour améliorer la détection du glaucome.

Un nouveau modèle améliore les prédictions de survie des patients atteints de SLA en utilisant des données IRM.

De nouvelles méthodes en IA montrent une belle promesse pour la détection précoce de la tuberculose grâce aux radiographies thoraciques.

Une nouvelle méthode transforme la façon dont on analyse de grandes collections d'images.

Explorer les effets de la température et du bruit sur les dispositifs quantiques.

Révolutionner les scans des patients avec la technologie de reconnaissance gestuelle pour une précision améliorée.

Le modèle DeepLabv3++ améliore la précision dans le dépistage du cancer colorectal.

Un aperçu de comment les environnements CR améliorent l'interaction et la compréhension des données.

GSN combine apprentissage de dictionnaire et techniques de graphe pour améliorer la classification d'images médicales.

Explorer de nouvelles méthodes dans l'enregistrement d'images médicales et leur efficacité.

Une étude montre que des scans cérébraux détaillés peuvent mieux prédire la récupération du langage après un AVC.

Un aperçu détaillé sur comment améliorer les images floues et bruyantes dans différents domaines.

Des recherches montrent que l'apprentissage actif améliore la capacité de l'IA à détecter les maladies oculaires dans les images OCTA.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation sémantique 3D en intégrant des techniques 2D.

Une méthode en deux phases améliore la précision dans l'analyse des images du cœur.

Les modèles d'IA améliorent la détection précoce du cancer du poumon grâce à des techniques d'imagerie avancées.

Des chercheurs améliorent la précision des échographies fœtales en utilisant des images synthétiques et de l'apprentissage automatique.

Un aperçu du problème de Steklov et son impact sur divers domaines.

Un aperçu du comportement des ondes électromagnétiques dans des matériaux uniques.

Des chercheurs utilisent Fugaku pour accélérer l'analyse des données IRM.

Explorer comment la diversité des ensembles de données influence la performance des modèles d'apprentissage profond.

Une nouvelle méthode améliore la cohérence des images IRM provenant de différentes sources.

Une nouvelle approche pour mesurer le bruit magnétique améliore la précision dans les systèmes sensibles.

Examiner les défis de l'équité dans l'IA pour l'imagerie médicale.

Une technique non invasive capture en temps réel les changements de rigidité des tissus dans les embryons en développement.

Utiliser UMAP pour repérer les erreurs d'étiquetage dans les jeux de données d'images médicales.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des modèles de segmentation 3D dans le secteur de la santé.