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Nouveau modèle améliore la précision dans la détection des tumeurs médiastinales grâce à l'apprentissage semi-supervisé.

La technologie PCCT offre des images haute résolution avec moins de radiation pour améliorer la sécurité des patients.

Une étude montre que l'enregistrement d'images améliore l'alignement, mais pas la performance diagnostique.

Une nouvelle méthode améliore les scans CT à faible dose en réduisant efficacement le bruit.

L'algorithme MOCCA améliore la vitesse et la qualité de l'imagerie par IRM en utilisant des données incomplètes.

Cette étude évalue des méthodes d'apprentissage profond pour marquer des tumeurs cancéreuses dans des scans médicaux.

Un modèle conjoint améliore les prévisions de densité mammaire en utilisant des mammographies à faible dose.

Les systèmes d'IA améliorent la précision du diagnostic en analysant les radiographies thoraciques.

Explorer de nouvelles méthodes pour récupérer des images médicales 3D de manière efficace.

ToNNO améliore la vitesse et la précision du marquage d'images médicales 3D.

Mamba-Ahnet améliore la segmentation des images médicales pour une détection précise des lésions.

Les données synthétiques offrent des solutions prometteuses aux problèmes d'imagerie médicale.

Un défi vise à améliorer le contour des tumeurs sur les scans cérébraux pour mieux planifier les traitements.

Un nouveau modèle aide à analyser les images médicales du COVID-19.

Un nouveau cadre améliore la formation sur les mammographies pour une meilleure éducation en radiologie.

Un nouvel outil d'IA améliore le processus de révision des rapports de radiographies thoraciques.

Le modèle d'IA Merlin améliore la lecture des scans CT abdominaux.

Un nouveau cadre utilise des images 3D pour des rapports de radiologie précis.

Explorer des solutions d'IA pour résoudre la pénurie de radiologues et améliorer les soins aux patients.

Une nouvelle méthode améliore la qualité des images CT et réduit l'exposition aux radiations.

Une étude explore des méthodes automatisées pour mesurer l'ascite en utilisant des algorithmes d'apprentissage profond.

Combiner les données des patients avec des radiographies thoraciques améliore la précision des rapports et le soin des patients.

Un nouveau réseau améliore la précision dans la segmentation des tumeurs cancéreuses à partir d'images PET et CT.

Améliorer l'exactitude des rapports médicaux grâce à des méthodes de tagging innovantes.

La détection précoce du cancer de la prostate améliore les résultats du traitement.

Nouveau modèle améliore la précision et réduit l'incertitude dans le diagnostic du cancer de la prostate.

Une nouvelle approche pour détecter le cancer du poumon tôt grâce à l'analyse d'images automatisée.

Cette étude propose une approche avancée pour analyser les fractures vertébrales en utilisant l'apprentissage profond.

LeDNet améliore l'analyse des radiographies thoraciques pour une meilleure classification des maladies pulmonaires.

MiniGPT-Med aide les radiologues à améliorer la précision et l'efficacité des diagnostics.

Une nouvelle méthode améliore l'alignement des images grâce à des techniques d'apprentissage profond pour de meilleurs résultats cliniques.

Une nouvelle méthode améliore la localisation des sources gamma pour de meilleurs résultats chirurgicaux.

L'IA aide à améliorer l'efficacité des rapports de radiographie thoracique au milieu des défis du NHS.

Une nouvelle méthode réduit les radiations en imagerie DSA tout en améliorant la qualité de l'image.

Un nouveau modèle d'IA améliore l'interprétation des radiographies thoraciques pour de meilleurs diagnostics.

Un nouvel outil améliore la précision de segmentation des images cérébrales en IRM 7T.

L'intégration des données cliniques avec les images X-ray améliore la précision du diagnostic.

Une approche en deux étapes améliore la précision de la segmentation des métastases cérébrales en utilisant l'IRM.

La recherche explore des images virtuelles pour améliorer l'efficacité de l'IRM mammaire et réduire l'utilisation de produits de contraste.

Des chercheurs améliorent la technologie pour identifier les fractures au poignet sur les radiographies des enfants.