Derniers articles pour Technologie médicale

Un nouveau modèle améliore la compréhension de l'IA dans le diagnostic médical.

De nouvelles méthodes améliorent les prévisions de réponse aux médicaments pour de meilleures options de traitement du cancer.

Améliorer la précision en imagerie médicale grâce à la détection hors distribution.

De nouvelles méthodes de diagnostic visent à améliorer les tests de maladies à faible coût.

Des méthodes automatisées améliorent la détection des maladies du foie en utilisant des vidéos d'échographie dans des milieux avec peu de ressources.

Explorer l'impact des outils d'analyse IRM sur le diagnostic de la démence dans le NHS en Angleterre.

Une nouvelle méthode mesure la rigidité des cellules sans les endommager, ce qui aide à la recherche sur les maladies.

MMSummary améliore l'efficacité des évaluations d'échographie fœtale grâce à une synthèse vidéo automatisée.

Une nouvelle approche vise à améliorer considérablement la qualité des images échographiques.

SAM2 améliore la segmentation IRM avec un minimum d'entrée utilisateur pour un meilleur diagnostic.

La recherche explore comment créer des images IRM mammaires virtuelles sans utiliser de produit de contraste.

De nouvelles méthodes améliorent la précision dans l'évaluation de l'efficacité de l'ablation par micro-ondes.

Traiter les risques des images IRM dans le diagnostic de la maladie d'Alzheimer avec des méthodes de détection avancées.

Snuffy propose une solution de machine learning pour une analyse précise des WSI.

ECG-FM utilise l'IA pour améliorer l'analyse des ECG pour de meilleures évaluations de la santé cardiaque.

Une nouvelle méthode vise à améliorer la sécurité des patients lors des opérations en modélisant les actions procédurales.

Une compétition pour améliorer la vidéocapsule endoscopique grâce à l'intelligence artificielle.

HistoGym aide au diagnostic du cancer en utilisant l'IA pour analyser les images de tissus.

S-SAM simplifie la segmentation d'images médicales avec moins d'expertise et une meilleure efficacité.

Une nouvelle méthode améliore la précision et la rapidité dans la calibration des modèles de colonne vertébrale en utilisant l'apprentissage machine.

GAMBAS utilise l'apprentissage automatique pour optimiser les angles de faisceau en thérapie par protons.

Cette étude automatise l'extraction des diagnostics à partir de rapports d'échocardiogrammes non structurés pour améliorer les soins aux patients.

Sumotosima simplifie les infos sur la santé des oreilles pour que les patients comprennent mieux.

Aperçus sur la façon dont les zones du cerveau communiquent et se connectent.

Un aperçu de comment la modélisation des organes améliore la précision chirurgicale.

Utiliser des jumeaux numériques pour améliorer les prévisions en santé et les résultats des traitements.

Un nouveau modèle améliore la détection et la classification de la pneumonie et du COVID-19 à partir d'images médicales.

La biocomputation utilise des matériaux biologiques pour des calculs efficaces et économes en énergie.

Des chercheurs améliorent les images CT par comptage de photons en utilisant des méthodes d'apprentissage profond.

Une étude examine l'efficacité de GenAI dans les réponses médicales.

Nouveau modèle améliore la précision et l'efficacité pour identifier la thrombose veineuse.

CytoDiffusion propose une nouvelle manière de classer les cellules sanguines et de repérer les anomalies.

Une nouvelle technologie de rayons X combine des lasers et des électrons pour améliorer l'imagerie et le traitement.

Des chercheurs développent de nouveaux moteurs pour améliorer les procédures chirurgicales guidées par IRM.

Une nouvelle méthode sans segmentation estime les champs visuels en utilisant des images OCT.

Un système pour un apprentissage IA sécurisé dans la santé sans partager les données des patients.

Découvrez comment EUIS-Net améliore la segmentation des images d'échographie mammaire pour une meilleure détection du cancer.

Une approche de deep learning améliore les prévisions de survie pour le cancer de l'œsophage à cellules squameuses.

Une nouvelle étude teste la stimulation cérébrale profonde réactive au mouvement chez des patients atteints de la maladie de Parkinson.

De nouvelles recherches utilisent des données ECG pour estimer les valeurs de laboratoire de manière non invasive.