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Une étude montre comment la connectivité du cerveau influence la douleur chronique et les réponses au placebo.

Wital utilise la technologie Wi-Fi pour surveiller les signes vitaux sans capteurs ni caméras.

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Présentant CREST, un cadre qui améliore l'interprétabilité et les performances des modèles en PNL.

Des approches innovantes améliorent la précision des données de santé provenant des wearables.

Un aperçu de comment les matériaux poreux comme les hydrogels réagissent aux forces et aux fluides.

L'appli MediEval mesure la forme physique avec précision, rendant les évaluations de santé plus accessibles.

De nouvelles méthodes utilisant la parole montrent des promesses pour identifier les schémas de respiration et les problèmes de santé.

Découvrez comment les smartphones peuvent suivre les signes vitaux facilement et à moindre coût.

La technologie AI transforme l'analyse des ECG pour la santé cardiaque.

Une nouvelle méthode de filtre apparié profond améliore la détection des pics R dans les appareils Ear-ECG.

Une étude montre que les vêtements de compression aident à maintenir le rythme cardiaque et la pression artérielle en position debout.

Cette étude évalue comment différents types de données influencent les résultats de l'apprentissage machine.

Cette étude se concentre sur l'analyse des signaux ECG pour améliorer le diagnostic des maladies cardiaques.

De nouvelles méthodes améliorent la qualité de l'imagerie cérébrale et les résultats cliniques.

Une nouvelle méthode pour inciter les patients à agir pour un traitement efficace.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation des paramètres pharmacocinétiques à partir des données DCE-IRM sans entraînement apparié.

Cette étude montre comment l'élagage peut accélérer la segmentation des polypes en imagerie médicale.

Examiner les impacts de l'apprentissage fédéré sur la généralisation des modèles et la confidentialité des données.

Examiner comment les techniques de prétraitement influencent les résultats de connectivité cérébrale dans les études rs-fMRI.

De nouvelles méthodes améliorent la clarté de la parole pour les utilisateurs d'électrolarynx.

Une nouvelle méthode améliore le lien des concepts biomédicaux en utilisant de grands modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore le suivi du rythme cardiaque en utilisant des signaux PPG.

Une étude révèle que le score de Gensini prédit les complications après traitement de l'ACS en utilisant l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode aide à mieux visualiser les structures des voies respiratoires dans le diagnostic des maladies pulmonaires.

Un nouveau système améliore le suivi de la santé mentale grâce aux données des appareils personnels.

Des méthodes innovantes améliorent l'identification des marqueurs du cancer grâce à l'analyse de la méthylation de l'ADN.

Un aperçu des traits et comportements des utilisateurs pour améliorer les systèmes de support.

Des recherches montrent comment le COVID-19 affecte les hommes et les femmes différemment.

Une étude sur l'amélioration de l'estimation des effets du traitement en utilisant des données supplémentaires dans les MRT.

L'apprentissage profond améliore l'imagerie Doppler couleur pour une meilleure analyse du flux cardiaque.

De nouvelles méthodes créent des modèles numériques réalistes pour des tests de dispositifs médicaux plus sûrs.

Une nouvelle approche pour une détection précise des repères dans les images cardiaques en utilisant des structures de graphe.

Une nouvelle méthode fPET améliore la mesure de l'activité cérébrale sans prélèvement sanguin invasif.

Patch-CNN simplifie l'imagerie cérébrale avec moins d'images pour des résultats précis.

De nouveaux modèles améliorent l'évaluation des dégâts causés par les crises cardiaques et améliorent les soins aux patients.

CortexMorph propose des mesures rapides et précises de l'épaisseur corticale pour améliorer les évaluations de la santé cérébrale.

Bio-SIEVE améliore l'efficacité des revues systématiques médicales en utilisant des modèles de langue IA.