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Un nouveau design de détecteur utilisant des micro-nanorubans de graphène montre du potentiel pour des applications en térahertz.

Une IA fiable en imagerie médicale a besoin de rapports clairs sur la variabilité des performances.

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Une nouvelle base de données accélère la découverte de matériaux magnétiques pour diverses applications.

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Une nouvelle méthode améliore l'évitement d'obstacles pour les robots flexibles dans des environnements complexes.

Les convolutions de Fourier continues améliorent l'efficacité des tâches de reconnaissance d'images.

De nouvelles techniques pourraient améliorer le traitement du cancer avec un meilleur suivi des doses de radiothérapie.

Un nouveau modèle génère des rapports à partir de scans CT 3D de manière efficace et précise.

FAST améliore la classification des maladies en utilisant des images de diapositives entières avec un minimum d'intervention d'experts.

Une nouvelle méthode pour évaluer les explications médicales générées par l'IA en utilisant des tâches proxy.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des images médicales en réduisant l'intervention manuelle.

Une méthode pour améliorer l'annotation des images médicales en utilisant le modèle Segment Anything.

Cette étude examine le biais de genre dans les modèles de segmentation en deep learning pour la radiothérapie.

Une étude sur l'amélioration des modèles de traitement du langage naturel pour les textes médicaux dans le secteur de la santé danois.

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De nouvelles techniques d'imagerie améliorent la clarté lors des chirurgies mini-invasives.

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Un nouveau modèle améliore les prévisions pour la durée des surgeries endoscopiques de l'hypophyse.

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PathoGen-X combine des données d'imagerie et génomiques pour des prévisions de survie au cancer améliorées.

Un nouveau modèle aide à analyser les habitudes de sommeil des enfants et les problèmes qui vont avec.

Une nouvelle méthode améliore la précision des mesures des biomarqueurs du cancer.

Des chercheurs améliorent les stimulateurs nerveux pour régler des problèmes comme l'épilepsie et la dépression.

ElectronCT propose une imagerie améliorée pour des utilisations médicales et industrielles, surtout en radiothérapie.

Les méthodes automatisées améliorent la précision dans la calibration des chemins musculaires pour une meilleure modélisation.

Les avancées technologiques visent à augmenter les taux de détection du cancer du sein.

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Des chercheurs créent des modèles faux pour améliorer le diagnostic des anévrismes cérébraux.

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Les chercheurs se concentrent sur l'adaptation des traitements du cancer avec l'apprentissage automatique pour de meilleurs résultats.

HistoROI améliore la classification des tissus en diagnostic médical avec des images de coupe entière.

Réévaluer le potentiel de la tech pour prédire les résultats chez les patients HNSCC.