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Être sympa aide l'IA à mieux servir les humains.

Un nouveau modèle montre du potentiel pour intégrer des données de santé diverses pour un meilleur diagnostic.

Un plugin protège les modèles d'apprentissage fédéré des mises à jour nuisibles sans compromettre la vie privée des patients.

La segmentation est super importante pour des images cérébrales précises et un diagnostic correct.

Les caméras de profondeur offrent de nouvelles méthodes pour suivre la respiration sans contact physique.

Une nouvelle méthode améliore la classification des lésions cutanées tout en protégeant les données des patients.

Une nouvelle méthode améliore les images de CT avec des angles limités pour un meilleur diagnostic.

KV-Tandem allie rapidité et organisation pour un accès aux données efficace.

D-Cube utilise une technologie intelligente pour une meilleure détection du cancer dans les images médicales.

Enseigner aux machines à apprendre sans révéler les secrets d'experts, c'est super important pour la vie privée.

Un nouvel algorithme minimise le regret tout en respectant des règles complexes dans l'apprentissage par renforcement.

Une nouvelle approche qui combine précision et prise de décisions claires dans les données de séries chronologiques.

Un nouvel outil offre de l'espoir pour améliorer la détection du cancer du col de l'utérus dans les zones à faible revenu.

GECo améliore l'explicabilité dans les GNN pour une meilleure clarté de décision.

TP-UNet améliore la segmentation d'images médicales en utilisant des infos temporelles.

SADDE repère des activités de données bizarres tout en expliquant ses décisions.

Le cadre ORID simplifie la génération de rapports en radiologie, améliorant la précision et l'efficacité.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la segmentation en imagerie médicale en utilisant moins d'images étiquetées.

L'apprentissage automatique améliore la détection des maladies grâce à des techniques d'imagerie avancées.

Un aperçu de comment l'apprentissage automatique peut gérer l'incertitude dans les classifications.

Une nouvelle méthode vise à standardiser les images IRM pour améliorer la précision des évaluations de santé.

CLIPer étiquette les images sans entraînement supplémentaire, améliorant la précision de la segmentation.

DNAMite propose des prévisions de santé plus claires tout en renforçant la confiance entre le médecin et le patient.

Un modèle d'IA aide à détecter le cancer du col de l'utérus plus tôt en analysant des images.

Des chercheurs bossent sur des pieds en matière souple pour améliorer les interactions entre humains et robots.

LDM-Morph améliore l'alignement des images médicales pour de meilleurs diagnostics et plans de traitement.

BALDUR aide à comprendre des données médicales complexes pour de meilleures décisions en santé.

Les smartphones peuvent mesurer avec précision le teint de la peau pour améliorer les résultats de santé.

AnySynth propose une nouvelle façon de créer des images synthétiques pour différentes tâches.

Un nouveau cadre améliore le calcul sécurisé pour les Transformers, garantissant la confidentialité et l'efficacité.

Un outil d'analyse visuelle qui aide les jeunes médecins à apprendre à partir des données de diagnostic.

Examiner la fiabilité des modèles vision-langage dans des domaines critiques comme la santé.

Examen des méthodes pour l'adaptation de domaine en apprentissage machine : UDA vs. SFDA.

Un aperçu de comment FedAlign améliore l'apprentissage sans compromettre la vie privée des données.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité dans le labellisation des images médicales 3D.

Améliorer la précision des robots pour reconnaître de nouvelles images en utilisant des techniques de mots malins.

De nouvelles méthodes améliorent la précision du diagnostic des maladies pulmonaires grâce à l'analyse des radiographies thoraciques.

La recherche se concentre sur l'amélioration des images IRM pour un meilleur diagnostic.

Real-ESRGAN améliore les images médicales pour un meilleur diagnostic et des soins aux patients.

Un système à faible coût améliore la surveillance des patients dans le coma dans des environnements avec peu de ressources.