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MuTILs améliore l'analyse des lymphocytes infiltrants des tumeurs dans les tissus cancéreux du sein.

Une étude montre que le temps d'ischémie affecte vraiment la qualité des biomolécules dans les tissus cancéreux.

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Un nouveau modèle améliore l'extraction de fonctionnalités pour les images de diapositives complètes dans le domaine de la santé.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les modèles interprètent les échantillons de tissu pour détecter le cancer.

EndoNet automatise les calculs de H-score pour une meilleure précision dans l'analyse des tissus.

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Un nouveau modèle améliore la précision des diagnostics de biopsie rénale en utilisant la segmentation d'instance.

Une nouvelle méthode pour analyser les images de diapositives entières afin d'améliorer la classification des maladies.

BoNuS automatise la segmentation des noyaux en utilisant une supervision faible, ce qui améliore l'analyse des images pathologiques.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des noyaux dans les images médicales grâce à une adaptation non supervisée.

Un nouveau système aide les pathologistes à améliorer la précision dans le diagnostic des cancers du sein et de la peau.

Une nouvelle approche hybride améliore la segmentation des noyaux dans les images histologiques.

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Un nouvel outil améliore la compréhension du cancer grâce à des données biologiques intégrées.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des diagnostics et des traitements des tissus rénaux.

Des méthodes innovantes améliorent la détection des protéines dans les échantillons de tissu pour le diagnostic du cancer.

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Explorer le rôle de l'IA dans l'amélioration des pratiques en pathologie numérique.

HIPI prédit les niveaux de protéines à partir d'images H&E, aidant au diagnostic du cancer.

Le Transformateur Régional Ré-embeddé améliore le diagnostic du cancer grâce à des techniques innovantes de ré-embedding des caractéristiques.

Les systèmes d'IA améliorent le diagnostic des infections à H. pylori.

AttriMIL améliore la détection des tumeurs dans les images à diapositive entière grâce à des notations avancées et des contraintes.

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Les docs peuvent prendre de meilleures décisions en utilisant le vote majoritaire avec l'assistance de l'IA en pathologie.

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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.

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

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

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

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