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Un nouveau cadre améliore la représentation au niveau des voxels dans la segmentation d'images médicales.

Une nouvelle méthode améliore la détection des anomalies dans les images médicales.

Des IRM avancées aident à détecter les problèmes cérébraux chez les nouveau-nés dès le début.

Utiliser des techniques d'imagerie avancées pour améliorer le diagnostic du cancer de la prostate dans les cliniques locales.

Un nouveau cadre d'apprentissage profond améliore la détection des crises chez les nourrissons.

Une nouvelle approche pour comprendre les explications de l'IA booste la confiance et l'expérience des utilisateurs.

Un nouveau système améliore la reconnaissance des outils chirurgicaux à travers différents ensembles de données.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage fédéré tout en préservant la vie privée des données des patients.

La recherche se concentre sur l'amélioration de la reconstruction des coefficients en imagerie médicale grâce aux méthodes thermoacoustiques.

NR-SLAM améliore la cartographie dans les environnements médicaux dynamiques pour une meilleure navigation chirurgicale.

Des recherches montrent des mesures clés des changements utérins et cervicaux pendant la grossesse.

L'apprentissage automatique booste notre étude de la communication cellulaire et du cancer.

Une étude examine comment l'IA peut améliorer le soin des patients asthmatiques.

De nouvelles méthodes améliorent les études sur la circulation sanguine en utilisant des réseaux de neurones avancés.

US2QNet améliore l'évaluation de la qualité des images échographiques grâce à une approche d'apprentissage non supervisée innovante.

Ithildin aide les chercheurs à étudier les signaux électriques du cœur pour de meilleurs résultats en matière de santé.

Les modèles de fond améliorent l'efficacité dans la segmentation d'images médicales.

Une étude explore l'utilisation de l'IA pour surveiller les vibrations du cœur de manière non invasive.

Une nouvelle technique d'imagerie améliore la précision du diagnostic du cancer colorectal.

Un nouvel outil aide les chirurgiens à détecter les tissus cancéreux pendant les opérations.

VesselVAE propose une nouvelle approche pour créer des modèles réalistes de vaisseaux sanguins pour un usage médical.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation d'images chirurgicales avec efficacité et simplicité.

Explorer l'importance de la fréquence cardiaque et de la saturation en oxygène dans le suivi de la santé.

CoactSeg améliore la segmentation des lésions en utilisant des données IRM variées pour un diagnostic de SEP plus rapide.

RoboCath vise à améliorer la sécurité et la précision des biopsies du cancer du poumon.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation des organes et des tumeurs dans les images médicales.

La recherche utilise des images avancées pour améliorer la sélection des embryons en reproduction assistée.

Explore l'importance des guides d'ondes dans la communication et la technologie du son.

GBTsol ICA améliore le comptage des CD4 et CD8 pour mieux gérer les patients vivant avec le VIH.

Un nouveau cadre améliore la génération automatique de rapports médicaux pour un meilleur soin des patients.

Un nouveau système améliore la précision de la mammographie en réduisant les faux positifs.

Un programme informatique propose une méthode économique pour identifier les types de radiation.

Une nouvelle approche améliore la prise de décision en imagerie médicale en combinant l'expertise humaine et les insights générés par les machines.

Un nouveau cadre améliore les prédictions des résultats pour les patients en utilisant des données médicales variées.

Nouveau logiciel qui améliore l'analyse des IRM pour les patients épileptiques avec sclérose hippocampique.

Le cadre MC-DRE améliore l'identification des événements liés aux drogues grâce à une intégration multi-aspect.

Évaluer les méthodes d'apprentissage auto-supervisé pour améliorer le diagnostic en imagerie médicale.

Des petits dispositifs imitant des organes humains améliorent les tests de médicaments et la recherche sur les maladies.

La recherche montre le rôle du deep learning dans la classification précise des tumeurs cérébrales à partir des images IRM.

Une nouvelle méthode améliore l'incertitude dans les annotations d'images médicales.