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De nouvelles méthodes améliorent la précision pour identifier les tumeurs à partir des scans PET-CT.

Des ajustements simples au nnU-Net améliorent la précision de la segmentation des tumeurs en imagerie médicale.

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L'IA améliore la précision de la classification des tumeurs en utilisant des IRM et des techniques d'apprentissage par transfert.

CoDream permet aux organisations de collaborer en toute sécurité sans partager de données sensibles.

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Une nouvelle techno améliore la détection de la dysarthrie et la classification de sa gravité.

Combiner des connaissances antérieures et de l'adaptabilité améliore la performance de l'apprentissage automatique avec des données limitées.

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Cumulus améliore le partage des données de santé tout en garantissant la confidentialité des patients.

BLO-SAM améliore la segmentation sémantique avec une optimisation à deux niveaux et moins d'intervention manuelle.

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L'agent AI transforme la façon dont les machines apprennent et fonctionnent dans des environnements variés.

Les dispositifs à l'échelle nanométrique améliorent le diagnostic et le traitement des maladies grâce à une localisation guidée par le flux.

Un nouveau modèle donne des explications plus claires sur les décisions de détection d'objets.

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COFT-AD améliore la détection d'anomalies en utilisant peu de données normales.

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MediSwift révolutionne le traitement du langage biomédical avec des modèles efficaces axés sur les tâches médicales.

Présentation d'une approche pratique pour identifier les hémorragies intracrâniennes en utilisant un minimum d'étiquettes.

AcME-AD améliore l'interprétabilité des modèles de détection d'anomalies pour une meilleure prise de décision.

Nouveau modèle de deep learning améliore l'exactitude de la segmentation des organes en imagerie médicale.

Une nouvelle méthode d'imagerie utilise des réseaux neuronaux pour une analyse tissulaire plus rapide, soutenant la recherche sur le cancer.

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