Derniers articles pour Technologie de la santé

Les étudiants en médecine veulent en savoir plus sur l'IA pour l'avenir de la santé.

L'IA générative transforme l'imagerie médicale avec de nouvelles techniques de génération de données.

Un nouveau cadre améliore le diagnostic de l'Alzheimer en utilisant des sources de données combinées et l'apprentissage automatique.

Une nouvelle approche personnalise l'entraînement des modèles tout en protégeant la confidentialité des données.

La recherche se concentre sur l'amélioration de la compréhension des ordis lors des discussions à plusieurs dans les hôpitaux.

Cet article parle des méthodes pour détecter des images problématiques dans l'analyse médicale.

TriadNet fournit des mesures précises et des intervalles prédictifs pour les lésions cérébrales.

De nouvelles méthodes améliorent l'échantillonnage conditionnel pour mieux gérer les données manquantes.

Explorer comment l'IA peut raisonner sur différents choix et résultats.

De nouvelles méthodes visent à améliorer la détection précoce du cancer du poumon grâce aux dossiers de santé électroniques.

Une nouvelle méthode améliore les images IRM en corrigeant les biais sans besoin de données étiquetées.

MaskGAN améliore la synthèse d'images CT à partir de scans IRM sans annotations détaillées.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation d'images médicales avec moins de données étiquetées.

Révolutionner l'imagerie médicale grâce à des représentations neuronales implicites innovantes.

L'attention D-LKA améliore la précision et l'efficacité de la segmentation d'images médicales.

Un nouveau modèle améliore la segmentation d'images médicales en se concentrant sur les détails haute fréquence.

Une nouvelle méthode améliore le diagnostic des radiographies thoraciques en utilisant l'apprentissage par peu d'exemples et des sous-espaces aléatoires.

cGLO améliore la qualité des images CT en utilisant l'apprentissage non supervisé et des données éparses.

Cette méthode améliore l'efficacité et la précision de la classification des données par rapport aux techniques traditionnelles.

Une nouvelle méthode améliore la visibilité des vaisseaux sanguins pendant les interventions chirurgicales.

De nouvelles techniques accélèrent les scans IRM tout en améliorant la qualité des images.

Nouveau cadre lie le Client Drift et l'Oubli Catastrophique pour améliorer la performance des modèles.

L'apprentissage fédéré améliore l'IA tout en protégeant la confidentialité des données sur les appareils.

Nouvel outil IA prédit les zones de traitement dans les procédures coronariennes.

Nouveau modèle d'IA améliore considérablement l'efficacité et la précision de la classification des tumeurs cérébrales.

De nouvelles métriques améliorent l'évaluation des images médicales synthétiques pour plus de précision.

Un nouveau modèle améliore la qualité des images de la coloscopie pour une meilleure détection des polypes.

Une nouvelle méthode promet une identification plus rapide des troubles de la parole comme l'aphasie.

Amélioration des diagnostics de radiographies thoraciques grâce à des algorithmes basés sur les retours.

Utiliser l'apprentissage auto-supervisé pour améliorer la précision de l'analyse d'images de tissus.

De nouvelles techniques automatisées améliorent l'IRM fœtale pour un meilleur suivi prénatal.

Une nouvelle technique améliore la qualité d'image en IRM cardiovasculaire.

VesselBoost améliore l'analyse de l'angiographie par IRM pour une meilleure segmentation des vaisseaux sanguins.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la clarté des prédictions en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore l'adaptabilité et la robustesse des systèmes de traduction dans les domaines à faibles ressources.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des prédictions dans les modèles d'apprentissage automatique.

De nouvelles méthodes améliorent la clarté et l'analyse des IRM cérébrales.

De nouvelles stratégies améliorent l'évaluation des mammographies pour une meilleure détection du cancer du sein.

Des chercheurs améliorent les images IRM en utilisant les infos de phase des scans précédents.

Une nouvelle approche équilibre la vie privée et la performance dans l'entraînement des GNN.