TP-UNet améliore la segmentation d'images médicales en utilisant des infos temporelles.
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La science de pointe expliquée simplement
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SADDE repère des activités de données bizarres tout en expliquant ses décisions.
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Le cadre ORID simplifie la génération de rapports en radiologie, améliorant la précision et l'efficacité.
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Une nouvelle méthode améliore la précision de la segmentation en imagerie médicale en utilisant moins d'images étiquetées.
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L'apprentissage automatique améliore la détection des maladies grâce à des techniques d'imagerie avancées.
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Une nouvelle méthode vise à standardiser les images IRM pour améliorer la précision des évaluations de santé.
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CLIPer étiquette les images sans entraînement supplémentaire, améliorant la précision de la segmentation.
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DNAMite propose des prévisions de santé plus claires tout en renforçant la confiance entre le médecin et le patient.
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Un modèle d'IA aide à détecter le cancer du col de l'utérus plus tôt en analysant des images.
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LDM-Morph améliore l'alignement des images médicales pour de meilleurs diagnostics et plans de traitement.
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BALDUR aide à comprendre des données médicales complexes pour de meilleures décisions en santé.
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Les smartphones peuvent mesurer avec précision le teint de la peau pour améliorer les résultats de santé.
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AnySynth propose une nouvelle façon de créer des images synthétiques pour différentes tâches.
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Un nouveau cadre améliore le calcul sécurisé pour les Transformers, garantissant la confidentialité et l'efficacité.
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Examiner la fiabilité des modèles vision-langage dans des domaines critiques comme la santé.
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La recherche se concentre sur l'amélioration des images IRM pour un meilleur diagnostic.
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Real-ESRGAN améliore les images médicales pour un meilleur diagnostic et des soins aux patients.
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