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Les réseaux de neurones améliorent l'efficacité et la précision dans les simulations de transport de rayonnement.

BPGT améliore la précision dans la prédiction des mutations génétiques à partir des images de tissus pour un meilleur traitement du cancer.

Les collections UltraMedical améliorent les modèles de langage médical et traitent les pénuries de données.

La distillation de connaissances améliore la précision de la segmentation en imagerie médicale avec des données limitées.

Une nouvelle méthode améliore la performance des grands modèles de langage dans des domaines spécialisés.

Combiner les types de données améliore la détection précoce et le traitement du cancer du sein.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de l'imagerie cérébrale et révèlent les structures des tissus.

Des méthodes non invasives améliorent la détection de la jaunisse chez les nouveau-nés.

Un nouveau modèle améliore la précision dans le diagnostic du cancer du sein grâce à une analyse d'image avancée.

Utiliser l'IA pour améliorer la prise de décision dans le secteur de la santé.

Des chercheurs améliorent les techniques d'IA pour des implants crâniens sur mesure plus rapides et moins chers.

OphNet améliore l'analyse du flux de travail chirurgical avec un riche jeu de données vidéo.

RetiZero améliore l'identification des maladies oculaires grâce à des techniques d'IA avancées et à une grande quantité de données.

Apprends comment l'échantillonnage modulo améliore l'ADC pour une meilleure récupération du signal.

Un nouveau modèle améliore la segmentation des tumeurs en imagerie médicale malgré les limitations de données.

Explorer des solutions d'IA pour résoudre la pénurie de radiologues et améliorer les soins aux patients.

Une nouvelle méthode améliore la qualité des images CT et réduit l'exposition aux radiations.

Traiter le biais dans la localisation des sources pour améliorer la précision dans différents domaines.

Une nouvelle méthode qui améliore l'efficacité de l'analyse des données cérébrales en utilisant l'apprentissage auto-supervisé.

Un nouveau critère évalue les capacités des modèles d'IA dans des environnements cliniques réels.

Un nouveau modèle améliore la précision des thérapies contre le cancer en se basant sur les profils individuels des patients.

De nouvelles méthodes améliorent la qualité des annotations générées par l'IA dans l'imagerie médicale.

Un nouveau modèle d'IA transforme les radios de thorax en 2D en scanners CT en 3D.

Combiner les données des patients avec des radiographies thoraciques améliore la précision des rapports et le soin des patients.

SLOctolyzer automatise l'analyse d'images rétiniennes, aidant la recherche sur la santé des yeux.

PARADIGM intègre différentes données sur le cancer pour améliorer les prédictions de survie des patients.

Un nouvel appareil utilise la fNIRS pour reconstruire des images à partir de l'activité cérébrale.

De nouvelles techniques améliorent l'estimation des paramètres dans les équations différentielles partielles pour diverses applications.

Stratégies pour gérer les problèmes de performance pendant le pré-entraînement continu de grands modèles de langage.

Un nouvel outil IA aide à diagnostiquer le carcinome basocellulaire avec des explications claires.

Améliorer l'exactitude des rapports médicaux grâce à des méthodes de tagging innovantes.

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Une nouvelle méthode améliore les IRM en utilisant des images précédentes pour des résultats plus rapides.

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Examiner des réseaux bistables et leurs applications potentielles dans divers domaines.

Explorer des techniques d'apprentissage auto-supervisé dans l'imagerie médicale pour un meilleur apprentissage des caractéristiques.

Les tests génétiques améliorent le traitement du cancer en ciblant des changements génétiques spécifiques.

La détection précoce du cancer de la prostate améliore les résultats du traitement.

HEST-1k fournit un ensemble de données détaillé qui relie l'activité des gènes et les images des tissus pour la recherche.

De nouvelles méthodes d'apprentissage transforment les applications de l'IA dans le domaine médical.