Une nouvelle technique améliore la qualité des images endoscopiques pour de meilleurs diagnostics.
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La science de pointe expliquée simplement
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Un cadre améliore l'estimation de l'incertitude en imagerie médicale pour de meilleurs diagnostics.
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Cobra simplifie l'analyse d'images pour un meilleur diagnostic des maladies.
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Analyser le potentiel de l'IA dans la prédiction des maladies chez les patients.
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Une nouvelle méthode réduit l'effort de labellisation pour la détection des noyaux cellulaires tout en gardant la précision.
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OneNet propose une analyse d'images efficace pour les appareils avec des ressources limitées.
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Une étude sur l'utilisation des CNN pour améliorer la classification et le diagnostic des méningiomes.
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MEGL combine des visuels et du texte pour des explications IA plus claires.
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BiomedCoOp aide les machines à apprendre avec moins d'images médicales pour un meilleur diagnostic.
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Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance du cancer par les ordinateurs en se concentrant sur les noyaux cellulaires.
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De nouvelles technologies améliorent les taux de réussite pour les dons d'organes après la mort circulatoire.
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Une nouvelle méthode améliore la précision des radiographies thoraciques en prenant en compte l'historique du patient.
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ReXrank propose une nouvelle façon d'évaluer les outils d'IA pour la génération de rapports de radiologie.
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CellPilot aide à l'analyse des échantillons de tissu, améliorant la précision de la détection des maladies.
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SplatSDF aide les ordis à créer des modèles 3D précis à partir d'images 2D.
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Explore comment les champs magnétiques interagissent avec les fluides en MHD.
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Une nouvelle méthode pour améliorer l'imagerie pulmonaire pourrait changer les diagnostics des patients.
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HistoEncoder aide les médecins à analyser les images de tissus prostatiques pour détecter le cancer.
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Un modèle qui combine les notes cliniques et les données améliore les prédictions de mortalité en réanimation.
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Clear utilise l'IA pour améliorer l'analyse des images en radiologie pour une meilleure détection des maladies.
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Exploiter des modèles de base et LoRA pour améliorer l'analyse des lames de cytologie.
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Un guide simple pour capter des signaux efficacement.
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J-CaPA améliore la précision dans la segmentation d'images médicales en utilisant des méthodes d'attention double.
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Les modèles d'IA améliorent l'analyse d'IRM pour les tumeurs cérébrales, augmentant la vitesse et la précision de détection.
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Une nouvelle méthode améliore les simulations cardiovasculaires, économisant du temps et optimisant la planification chirurgicale.
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Le modèle STU-Net montre du potentiel pour adapter les connaissances des scans CT à d'autres types d'imagerie.
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