Derniers articles pour Technologie de la santé

Une nouvelle méthode de calibration améliore l'intégration de la réalité augmentée dans les procédures chirurgicales.

Un nouveau mécanisme magnétique améliore les robots de réhabilitation pour une meilleure récupération des patients.

Un environnement de simulation qui améliore la formation des agents médicaux grâce aux interactions avec les patients.

Un aperçu des problèmes et des méthodes dans la segmentation cérébrovasculaire pour l'imagerie médicale.

BGDM améliore la qualité d'image et l'efficacité dans les techniques d'imagerie médicale.

Les modèles modernes de Hopfield améliorent les capacités de mémoire et de récupération des machines.

Une étude montre que les outils numériques peuvent améliorer les soins de santé pour les enfants malades.

Une nouvelle méthode protège la vie privée tout en permettant aux modèles de langue d'apprendre à partir d'exemples.

Améliorer les classificateurs en gérant l'incertitude et en renforçant la fiabilité dans des applications critiques.

Évaluer le rôle des LLM dans le diagnostic des maladies courantes à travers l'analyse des symptômes.

Cette recherche améliore la détection d'anomalies en utilisant des pseudo-anomalies générées par le bruit pour un meilleur entraînement des modèles.

Une méthode pour évaluer la confiance des utilisateurs dans l'IA, surtout dans le domaine de la santé.

Les MIAs sans ombre révèlent des vulnérabilités dans les systèmes de recommandation pour les utilisateurs.

Cette étude examine les caractéristiques de la parole pour améliorer le diagnostic précoce de la maladie de Parkinson.

Techniques pour améliorer la qualité d'image à partir de données médicales bruyantes.

Les avancées dans l'IA explicable améliorent la compréhension des modèles de ML complexes.

Explorer le potentiel des RALs pour améliorer l'analyse des données biomédicales.

L'algorithme MOCCA améliore la vitesse et la qualité de l'imagerie par IRM en utilisant des données incomplètes.

Présentation de SQPFNet pour améliorer la segmentation avec des données limitées dans les images médicales.

Un aperçu de comment les modèles rares améliorent l'efficacité de l'apprentissage fédéré.

Une méthode pour réduire la complexité des données tout en améliorant la précision du modèle.

TSLANet propose une nouvelle solution pour analyser les données de séries temporelles avec une meilleure précision.

Une nouvelle méthode qui protège les images médicales dans le cloud en utilisant des techniques quantiques avancées.

Un nouveau parser améliore la clarté des notes cliniques grâce à des représentations structurées.

Aborder la fiabilité, la généralisabilité et la confidentialité dans le Graph ML.

Safe CMA-ES optimise des solutions tout en mettant la sécurité en priorité dans divers domaines.

Un aperçu de la confidentialité différentielle et de son application dans l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les modèles gèrent les prédictions incertaines.

Améliorer l'estimation de la contrainte cardiaque en utilisant des techniques avancées d'enregistrement d'images.

Une nouvelle méthode améliore notre façon d'évaluer la performance de la détection d'anomalies au fil du temps.

Cette étude évalue des modèles d'apprentissage profond pour améliorer la classification des images médicales.

Présentation de PQAH pour mieux comprendre les cartes thermiques de l'IA et leur évaluation.

L'apprentissage profond améliore les IRM, rendant les scans plus rapides et la qualité d'image meilleure pour un diagnostic plus précis.

Une nouvelle méthode améliore la précision en imagerie cardiaque en fusionnant différentes perspectives.

Une nouvelle méthode améliore la détection de données inhabituelles dans les modèles de machine learning.

De nouveaux modèles améliorent l'apprentissage automatique grâce à des interactions de caractéristiques avancées.

Une étude montre les avantages d'une nouvelle appli pour le suivi à distance en réhabilitation.

Une méthode pour sécuriser les réseaux de neurones contre les vulnérabilités en mémoire.

DDPET-3D améliore les images PET à faible dose pour un meilleur diagnostic.

Utiliser des capteurs avancés pendant l'entraînement aide les robots à mieux réaliser leurs tâches.