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Cette étude examine les traits génétiques de différents sous-types de cancer du sein.

CSA-Net améliore la précision de segmentation pour les images médicales, boostant les capacités de diagnostic.

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D-TrAttUnet améliore la précision de segmentation dans les tâches d'imagerie médicale.

Un nouveau cadre améliore les prédictions des résultats du cancer de la vessie en utilisant l'apprentissage profond.

Une nouvelle méthode d'IA transforme les données d'IRMf en modèles 3D pour le diagnostic des troubles de la vision.

Une nouvelle technologie sans fil améliore la sécurité et l'efficacité des connexions cerveau-ordinateur.

Un nouvel outil améliore l'analyse IRM des blessures de la moelle épinière.

Un nouveau modèle améliore les applications d'élastomères diélectriques dans la robotique soft.

Une étude explore comment l'IA peut mieux prédire les résultats pour les patients atteints de glioblastome.

Examiner les forces des dipôles électriques et magnétiques dans le nickel aide à mieux comprendre la structure nucléaire.

Une étude évalue l'efficacité et le coût du séquençage NGS métagénomique pour diagnostiquer des infections.

Explorer l'importance des interactions des protons avec l'os cortical dans la thérapie du cancer.

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Un défi vise à améliorer le contour des tumeurs sur les scans cérébraux pour mieux planifier les traitements.

BC-SELECT aide à prédire les réponses au traitement chez les patientes atteintes de cancer du sein en utilisant des données d'expression génique.

Cet article parle des méthodes utilisées pour traiter les données inconnues dans différents domaines.

Un nouveau cadre améliore la prise des robots dans les environnements chirurgicaux, rendant ça plus efficace et adaptable.

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Poseidon utilise l'apprentissage automatique pour prédire efficacement des solutions pour des PDE complexes.

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SurgiTrack améliore le suivi des outils chirurgicaux pour de meilleurs résultats et la sécurité des patients.

Des recherches explorent l'utilisation de l'IRM T1 à pesée pour identifier la SLA plus précisément.

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EyeMoS améliore la détection des maladies oculaires grâce à l'apprentissage multi-modal et à l'estimation de l'incertitude.

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Les ondes THz montrent un potentiel pour diagnostiquer et traiter différentes conditions de santé.