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Une nouvelle approche améliore la segmentation IRM pour de meilleurs résultats médicaux.

Ind-KNN améliore les prédictions privées tout en protégeant la vie privée des individus dans les applications basées sur les données.

De nouvelles techniques améliorent la détection précoce du cancer du sein grâce à la mammographie.

Présentation d'une nouvelle méthode pour améliorer la segmentation d'images médicales à travers différents types d'images.

Les applis de mHealth peuvent aider les patients à gérer efficacement l'hypertension non traitée.

Apprends comment l'Inférence Active renseigne la prise de décision et l'adaptabilité des systèmes intelligents.

XrayGPT aide les pros de la santé à analyser les radios de thorax plus efficacement.

Une nouvelle approche améliore l'adaptabilité des modèles à travers des ensembles de données variés.

Un modèle d'IA spécialisé vise à transformer les pratiques de radiologie et à améliorer les soins aux patients.

Un aperçu des complexités de l'IA explicable et du rôle des variables de suppression.

Une nouvelle méthode, EBUS-TBMC, permet de prélever efficacement des tissus pour le cancer du poumon.

Un nouveau modèle améliore l'analyse d'images chirurgicales tout en protégeant la vie privée des patients.

Cette étude évalue Bio-Clinical-BERT par rapport à un modèle plus simple pour le triage des patients.

SSU-Net améliore la précision de segmentation en s'attaquant aux incertitudes spatiales et d'échelle.

Apprends comment les modèles de deep learning traitent les images chiffrées tout en gardant la vie privée.

La technologie AI améliore les exercices de réhabilitation grâce à l'analyse de données vidéo.

Le cadre SERIL améliore la prise de décision en imagerie médicale grâce à l'apprentissage continu.

Ce modèle améliore l'apprentissage automatique dans les milieux cliniques malgré des sources de données variées.

RecFusion apporte un nouveau regard sur la prévision des préférences des utilisateurs dans les systèmes de recommandation.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des prédictions pour les modèles de langage grâce à la prédiction conforme.

L'échographie avec contraste propose une méthode prometteuse pour diagnostiquer les lésions pancréatiques.

Les techniques d'apprentissage profond améliorent la segmentation des vaisseaux rétiniens pour un meilleur diagnostic de la santé oculaire.

Une nouvelle méthode améliore les performances de segmentation d'image grâce à des techniques innovantes.

ExPeRT donne des explications claires pour les prédictions d'âge cérébral en utilisant des prototypes.

Une nouvelle méthode améliore la performance de l'apprentissage profond malgré des étiquettes d'images médicales bruyantes.

Echo-ODE améliore la segmentation en échocardiographie pour de meilleures évaluations de la santé cardiaque.

Un nouveau modèle améliore la précision de la classification multiple en utilisant des estimations de probabilité conjointe.

Une méthode pour améliorer la compréhension des réseaux de neurones graphiques.

Une nouvelle méthode en deux étapes améliore la précision des rapports de résultats CX-ray.

Utiliser à la fois des données privées et publiques renforce l'apprentissage automatique tout en garantissant la confidentialité.

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Cette méthode améliore l'apprentissage automatique en intégrant l'incertitude dans les prédictions.

Un nouveau benchmark appelé FedNoisy aide à gérer les étiquettes bruyantes dans l'apprentissage fédéré.

TADIL améliore l'apprentissage continu des machines confrontées à des tâches de données qui changent.

Des chercheurs améliorent les dispositifs d'assistance pour mieux soutenir les personnes avec des difficultés de mobilité.

Cette bibliothèque simplifie le traitement des données de santé pour la modélisation prédictive avec des GPT.

Un guide pour gérer les tâches de machine learning externalisées grâce à des contrats efficaces.

Une revue des ensembles d'images de diapositive entière sur le cancer du sein pour faire avancer la recherche.

Une méthode structurée améliore la précision du diagnostic du cancer du pancréas.

Découvre comment l'apprentissage profond bayésien améliore la précision et la fiabilité des prédictions.