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Combiner les idées humaines avec l'apprentissage automatique pour des prédictions meilleures et plus sûres.

VaLLA améliore les prédictions en fournissant des estimations d'incertitude fiables dans les réseaux de neurones profonds.

Combiner des modèles de segmentation améliore la détection précoce des crises cardiaques dans les échocardiogrammes.

Une nouvelle méthode pour clarifier la classification d'images, rendant les prédictions plus compréhensibles.

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Une nouvelle méthode améliore l'imagerie cérébrale avec rapidité et précision.

Cette étude analyse comment différents signaux améliorent la précision de la segmentation d'images médicales.

Une nouvelle méthode optimise les réglages du modèle pour un meilleur diagnostic de santé.

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De nouvelles méthodes améliorent la précision dans la classification des globules blancs pour le diagnostic de la leucémie.

La méthode SLAC offre une compensation d'atténuation efficace dans l'imagerie cardiaque SPECT.

Un modèle qui prédit les paramètres de l'IRM améliore la fiabilité de l'imagerie médicale.

Explorer le rôle des données synthétiques dans l'amélioration des technologies basées sur l'EEG.

Un nouvel outil aide à corriger les erreurs systématiques dans les modèles d'apprentissage automatique.

Une nouvelle approche améliore la cohérence des réponses des systèmes de questions visuelles.

Un nouvel outil rend les données génétiques plus faciles à chercher et à comprendre.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la segmentation des bronchioles pour le diagnostic des maladies pulmonaires.

Un outil combine la médecine orientale et l'apprentissage automatique pour prédire les résultats chirurgicaux.

Une nouvelle approche de deep learning améliore l'alignement des images médicales pour une meilleure analyse.

Explorer des méthodes pour améliorer l'efficacité de l'apprentissage machine dans les milieux de santé.

Un nouveau cadre améliore la classification et la segmentation avec fiabilité dans l'imagerie médicale.

Découvrez comment les explications contrefactuelles améliorent la clarté et la confiance dans les décisions de l'IA.

Une nouvelle méthode s'attaque aux défis de l'analyse d'images médicales en utilisant l'apprentissage semi-supervisé.

Une nouvelle méthode améliore les images des vaisseaux sanguins à partir des données MRA pour de meilleurs diagnostics.

Une nouvelle métrique améliore l'évaluation de la performance de l'ASR pour l'exactitude de la transcription médicale.

Une nouvelle approche de l'apprentissage profond avec des poids fixes pour plus d'efficacité.

Points clés sur la validation des dispositifs de diagnostic basés sur l'IA.

Une nouvelle approche répond aux préoccupations de confidentialité dans l'imagerie rétinienne tout en gardant des détails cliniques.

Combiner des méthodes bayésiennes avec des réseaux de neurones améliore l'adaptabilité et la performance.

DiffMIC améliore l'analyse d'images médicales pour un meilleur soin des patients.

Une nouvelle méthode améliore les performances de segmentation en imagerie médicale 3D.

Explorer des doses élevées en thérapie par protons pour de meilleurs résultats contre le cancer.

Un nouveau cadre améliore l'analyse des tumeurs dans les images à diapositive entière en utilisant l'apprentissage auto-supervisé.

Une nouvelle approche garantit une évaluation des politiques plus sûre dans les applications critiques.

RepUX-Net propose une méthode innovante pour segmenter les images médicales avec une meilleure précision.

Des chercheurs améliorent la manipulation robotique d'objets flexibles pour différentes applications.

Une nouvelle méthode améliore la confidentialité des données et l'efficacité des modèles en imagerie médicale.

Les réseaux neuronaux améliorent la cartographie T2 pour un meilleur diagnostic du cancer de la prostate.

Ce papier explore comment le Visual Prompting peut améliorer la confidentialité différentielle dans l'apprentissage profond.