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BEPH améliore la détection du cancer et la prédiction de survie grâce à une analyse d'images innovante.

TRACE améliore les évaluations de la sécurité des médicaments en analysant des échantillons de tissus avec de l'IA.

Les cellules en mousse impactent diverses maladies à travers l'accumulation de lipides et la réponse immunitaire.

Des recherches montrent le rôle des cellules immunitaires dans la prédiction du risque de cancer buccal.

Le miel révèle des infos sur les plantes et les pathogènes qui impactent la santé des abeilles.

Cette méthode utilise des infos de label partielles pour améliorer la classification des tumeurs dans les images médicales.

Découvre comment le SNE contrôle les fonctions intestinales et son rôle dans les maladies.

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

L'apprentissage automatique combine des images de diapositives et l'expression génétique pour mieux comprendre les maladies.

Cette étude examine comment le doublement du génome entier influence le développement et le traitement du cancer.

Cette étude examine le potentiel de l'IA pour classifier les sous-types de cancer de l'ovaire.

Une nouvelle approche améliore la précision du diagnostic du cancer de la vessie.

BPGT améliore la précision dans la prédiction des mutations génétiques à partir des images de tissus pour un meilleur traitement du cancer.

La recherche met en lumière la relation complexe entre la myéline et les fibres nerveuses.

Un nouveau modèle améliore la précision dans le diagnostic du cancer du sein grâce à une analyse d'image avancée.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des images de tissus pour un meilleur diagnostic des maladies.

Un aperçu de comment l'apprentissage automatique aide à diagnostiquer l' atypie mélanocytaire.

STimage-1K4M combine des images détaillées et des données génétiques pour améliorer la recherche sur les maladies.

Une nouvelle méthode améliore les images de pathologie pour un diagnostic précis des maladies.

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Un nouveau système d'IA montre des promesses pour diagnostiquer efficacement les tumeurs buccales.

Un nouveau modèle améliore l'intégration des images et du texte en pathologie.

HoloHisto améliore la segmentation des images de tissus haute résolution pour une meilleure analyse.

DGR-MIL améliore la détection du cancer en se concentrant sur la diversité des instances dans des images de diapositives entières.

Nouveau modèle d'IA améliore la segmentation des tumeurs et le diagnostic du cancer du poumon.

Un nouveau cadre améliore la prédiction des biomarqueurs génétiques dans le cancer colorectal en utilisant des images de coupe entière.

Explorer l'impact de l'apprentissage auto-supervisé dans la recherche en pathologie numérique et les applications cliniques.

Explorer l'expression et la régulation de l'ORF75 dans les maladies liées au KSHV.

Une nouvelle méthode utilise l'IA pour améliorer la précision du classement du cancer.

GPC propose un seul modèle pour plein de tâches de classification de pathologies.

Le modèle CAMP transforme la classification d'images pathologiques pour de meilleurs diagnostics.

C-DASH améliore la microscopie multi-photonique pour des images biologiques plus nettes.

FALFormer améliore la précision dans l'analyse des WSI médicaux pour les diagnostics.

HistoGPT transforme la façon dont les pathologistes font des rapports à partir d'images de tissus.

De nouveaux modèles améliorent la qualité d'image des tissus pour un meilleur diagnostic des maladies.

Un nouveau jeu de données améliore l'évaluation des fibres de réticuline dans les biopsies de moelle osseuse.

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En train de voir comment les cellules infectées réagissent à travers différents mécanismes de mort.

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