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Une nouvelle méthode d'entraînement améliore la capacité des réseaux de neurones à évaluer l'incertitude.

Apprends comment le random sketching améliore notre approche des problèmes inverses en analyse de données.

Apprends comment l'apprentissage par quelques exemples transforme l'analyse des données biomédicales dans le domaine de la santé.

Comprendre comment la lumière se déplace à travers des matériaux anisotropes est super important pour plein d'applications.

Des recherches montrent comment les bulles de cavitation réagissent aux changements de pression dans les liquides.

Un nouveau modèle améliore la recherche d'images pour le diagnostic d'histopathologie du sein.

Une méthode pour améliorer la performance de l'IA tout en assurant une prise de décision claire.

De nouvelles méthodes améliorent le suivi des caractéristiques de la peau pour des applis d'évaluation de la santé.

Cet article parle des techniques pour extraire des faisceaux de particules dans les accélérateurs.

Une nouvelle méthode pour améliorer la confidentialité des données médicales et la collaboration entre les institutions.

Cet article parle de la fusion des modèles de base et de l'apprentissage fédéré dans le secteur de la santé.

Cette étude examine les biais dans les modèles d'apprentissage continu pour l'imagerie médicale.

Une nouvelle méthode pour évaluer l'efficacité de l'IA dans le secteur de la santé.

Une nouvelle méthode reconstruit des formes 3D à partir d'images sans angles connus.

Orion améliore la détection précoce du cancer du poumon grâce à une analyse avancée des ARN non codants.

Utiliser la décomposition Tucker pour améliorer l'efficacité et l'accessibilité de l'imagerie médicale.

Cette étude aborde les complexités de l'utilisation du deep learning pour l'analyse des données EEG.

Une nouvelle méthode améliore la détection du TDAH en utilisant des canaux EEG sélectifs.

Une nouvelle méthode de refroidissement améliore les résultats des procédures d'ablation de la fibrillation auriculaire.

Explorer de nouvelles méthodes pour récupérer des images médicales 3D de manière efficace.

ToNNO améliore la vitesse et la précision du marquage d'images médicales 3D.

De nouvelles techniques améliorent la précision de la détection des peptides et contrôlent les fausses découvertes.

Une nouvelle approche pour améliorer l'estimation de la pose des instruments chirurgicaux dans les images X-ray.

Présentation d'un nouveau cadre pour une meilleure analyse des images médicales et des questions.

Nouveau modèle prédit le langage parlé en utilisant des signaux cérébraux.

Un regard détaillé sur les pratiques actuelles des logiciels d'imagerie médicale et les domaines à améliorer.

PatWay-Net combine l'apprentissage automatique avec des prévisions claires pour les résultats des patients.

Des techniques de tomographie par diffraction améliorées utilisant des ondes personnalisées augmentent la précision de l'imagerie médicale.

MethylBERT améliore l'analyse de la méthylation de l'ADN pour un meilleur diagnostic et traitement du cancer.

La marche différentielle sur les sphères offre des solutions efficaces pour l'analyse de formes complexes.

Une méthode rapide et efficace pour segmenter les couches rétiniennes en utilisant des images OCT.

La recherche améliore l'interprétation des ECG tout en garantissant la confidentialité des données des patients.

Mamba-Ahnet améliore la segmentation des images médicales pour une détection précise des lésions.

Une nouvelle approche améliore l'identification des signatures mutations dans les études sur le cancer.

Explorer comment l'apprentissage fédéré peut améliorer la protection des données dans le secteur de la santé.

Un nouvel outil pour simplifier les tests génétiques et améliorer la précision des diagnostics.

Cet article parle d'un nouveau cadre pour identifier les effets secondaires des médicaments au fil du temps.

Explorer le potentiel des capteurs quantiques pour des mesures de précision.

Cette étude examine les traits génétiques de différents sous-types de cancer du sein.

CSA-Net améliore la précision de segmentation pour les images médicales, boostant les capacités de diagnostic.