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Cet article examine comment la dimension intrinsèque influence les performances des réseaux de neurones selon les types d'images.

Une nouvelle méthode améliore la détection des maladies rares en utilisant des exemples synthétiques.

Explorer le rôle de l'agrégation sécurisée dans l'apprentissage fédéré dans les milieux de la santé.

Présentation de nouveaux réseaux neuronaux quantiques qui s'adaptent et apprennent à partir de données en évolution.

TBConvL-Net améliore la précision et l'efficacité dans la segmentation d'images médicales.

SMILE propose une imagerie cardiaque plus rapide et plus claire pour un meilleur diagnostic des maladies cardiaques.

Une nouvelle approche pour améliorer la précision du modèle en identifiant les sources de données de mauvaise qualité.

Des méthodes innovantes améliorent la performance de détection d'objets sur des appareils avec peu de ressources.

Des recherches montrent comment la variabilité des scanners influence les modèles d'apprentissage profond en imagerie médicale.

Une nouvelle technique améliore la détection d'objets camouflés dans divers domaines.

Une nouvelle méthode améliore l'imagerie DCE-MRI en phase avancée pour un meilleur diagnostic du cancer du sein.

Kaizen améliore l'analyse d'image sur ordinateur pour des diagnostics médicaux plus précis.

LongLLaVA améliore la compréhension de plusieurs images pour différentes applis.

LITE propose un modèle économe en ressources pour la classification des séries temporelles avec une grande précision.

Une nouvelle approche pour suivre les fréquences cardiaques en utilisant la technologie neuromorphique.

De nouvelles méthodes s'attaquent aux défis des étiquettes déséquilibrées dans la reconnaissance d'entités nommées pour la santé.

De nouveaux outils améliorent la compréhension des prédictions des Forêts Aléatoires Fonctionnelles dans le domaine de la santé.

Améliorer l'efficacité de la prise de décision dans des environnements complexes grâce à un nouvel algorithme.

Une méthode améliore la précision de segmentation pour des images médicales variées en utilisant des ajustements de fréquence.

Nouveau cadre d'IA améliore la compréhension des vidéos de chirurgie pour un meilleur soin des patients.

Un nouveau programme améliore l'analyse des images du cœur, aidant à détecter des maladies.

Présentation de FedFT, une méthode pour améliorer la communication dans l'apprentissage fédéré.

Un aperçu des méthodes améliorées pour analyser des données fonctionnelles.

Cette étude évalue le cadre IDGI pour expliquer les prédictions des modèles d'apprentissage profond.

Une nouvelle méthode améliore la reconstruction 3D à partir de vidéos endoscopiques pour des applications chirurgicales.

De nouveaux modèles CNN montrent des résultats prometteurs dans l'analyse efficace des images médicales.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage fédéré en s'attaquant aux défis des données variées.

Nouveau modèle améliore la précision dans la segmentation des tumeurs à partir des scans PET/CT.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage collaboratif en optimisant la sélection des clients et l'entraînement de modèles personnalisés.

Des méthodes innovantes améliorent l'imagerie SPECT pour un meilleur plan de traitement du cancer.

Une nouvelle méthode renforce la confidentialité tout en garantissant une bonne performance du modèle dans l'apprentissage fédéré.

Un nouveau cadre améliore la précision des images échographiques pendant le suivi du travail.

Une étude souligne le besoin de fiabilité dans les modèles d'apprentissage machine pour IRM.

Cet article dévoile des méthodes pour interpréter des modèles comme CLIP en IA.

Explorer le potentiel des réseaux de neurones quantiques dans différents domaines.

Explorer le chiffrement homomorphe hybride pour un traitement sécurisé des données en ML.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation de fréquence dans des trains d'impulsions avec du bruit et des données manquantes.

La recherche explore de nouvelles méthodes pour concevoir des emboîtures prothétiques axées sur le confort des patients.

Examiner les risques et les défis de la technologie IA dans les applications médicales.

Un nouveau flux de travail simplifie la recherche en bioinformatique pour l'analyse du cancer en utilisant des données multi-omiques.