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L'IRM fœtale améliore la détection des problèmes de développement chez les bébés à naître.

De nouvelles idées améliorent les performances prédictives dans la modélisation statistique.

Une nouvelle méthode montre des promesses pour identifier des images médicales inconnues.

RCC-SGM améliore la clarté des images en tomographie photoacoustique sans avoir besoin de jeux de données appariés.

De nouvelles méthodes améliorent l'apprentissage machine sur appareil pour une meilleure personnalisation et vie privée.

Un nouveau cadre améliore la sélection de modèles pour détecter les valeurs aberrantes sans données étiquetées.

FedBug s'attaque à la dérive des clients tout en améliorant l'efficacité et la confidentialité de l'apprentissage fédéré.

Une nouvelle approche améliore la fiabilité des modèles d'apprentissage profond en mesurant l'incertitude.

Une nouvelle méthode améliore l'évaluation de l'IA en imagerie médicale pour plus de fiabilité.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la segmentation d'images dans le secteur de la santé.

Découvrez comment XLDA traite efficacement de grands ensembles de données et s'adapte à de nouvelles classes.

Des recherches montrent que les images synthétiques peuvent être super efficaces pour segmenter les polypes.

Cold Diffusion propose des processus d'IRM plus rapides tout en gardant une qualité d'image au top.

Une méthode qui améliore l'apprentissage automatique pour l'imagerie médicale avec moins de données.

Examiner le besoin urgent d'une oximétrie de pouls précise chez des populations de patients variées.

Utiliser des jumeaux numériques pour gérer le diabète et prévenir les maladies rénales.

Une nouvelle méthode améliore l'augmentation des données pour la classification des images histopathologiques.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des globules blancs dans l'imagerie médicale.

MADS propose des solutions avancées pour gérer les données manquantes dans les séries temporelles.

Une étude montre que l'IA est plus efficace pour identifier les symptômes de la COVID-19 que les méthodes traditionnelles.

De nouveaux modules améliorent la précision dans l'alignement des images cardiaques pour un meilleur diagnostic.

Un nouveau critère vise à améliorer les stratégies de démarrage à froid dans la segmentation d'images médicales.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation d'images médicales grâce à des embeddings de patch implicites.

Une étude sur l'amélioration des explications de modèles pour éviter les diagnostics médicaux incorrects.

Un nouvel outil utilise les réseaux sociaux pour surveiller les incidents liés aux médicaments.

Cet article parle de l'échantillonnage d'importance et de son rôle dans le maintien de la vie privée des données.

La recherche s'intéresse à améliorer des méthodes non invasives pour communiquer avec des patients ayant des troubles du mouvement.

Présentation d'Eye-Llama, un modèle spécialisé pour améliorer le soutien à la santé des yeux.

Une étude révèle comment les matériaux influencent les performances des émetteurs térahertz pour différentes applications.

Une nouvelle méthode améliore la détection des anomalies dans l'imagerie médicale en utilisant des données non étiquetées.

CheXmask fournit des masques de segmentation de haute qualité pour les radiographies thoraciques, aidant au diagnostic.

De nouvelles méthodes améliorent la façon dont l'apprentissage automatique gère les données bruyantes.

Cette étude examine des méthodes pour protéger la vie privée tout en analysant des conversations parlées.

Explorer le potentiel des GAN hybrides quantiques-classiques pour la génération et la classification de données.

Cette étude analyse comment la perte de paquets affecte les performances dans l'apprentissage fédéré fractionné.

Un nouvel outil IA montre des promesses dans le diagnostic et la précision du dépistage du cancer du col de l'utérus.

Une nouvelle méthode améliore la modélisation par mélange gaussien dans les scans TEP pour de meilleures images.

Les explications contrefactuelles aident à clarifier les décisions prises par des systèmes automatisés.

Un nouvel algorithme améliore la découverte de motifs dans les ensembles de données en utilisant le Gain d'Information et le Rapport de Cotes.

Un aperçu de l'évaluation des modèles qui expliquent les classifications d'images.