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Un nouvel algorithme améliore l'analyse des images médicales en utilisant des techniques d'apprentissage multi-instance.

MONET améliore la transparence dans l'analyse d'images IA pour la dermatologie.

Un aperçu des techniques de segmentation d'images et de leurs applications.

SAM améliore l'analyse d'image en segmentant avec précision différents éléments.

Examen de comment la cavitation affecte les traitements par ultrasons pour les calculs rénaux et vésiculaires.

Des recherches examinent une nouvelle méthode pour détecter rapidement les crises chez les nouveau-nés en utilisant des données EEG.

Une nouvelle méthode pour classer les caillots sanguins pourrait améliorer la gestion des AVC et les résultats.

LoViT améliore la reconnaissance des phases chirurgicales dans les vidéos longues.

Les modèles d'apprentissage profond améliorent la précision dans la classification des tissus du cancer du sein.

Cette critique examine les problèmes d'alimentation et de déglutition chez les enfants sous ventilation.

Une nouvelle méthode d'IA améliore la classification des tissus pendant les procédures avec aiguille.

Un nouveau modèle améliore la précision de segmentation en imagerie médicale grâce à des annotations d'experts.

Un nouveau système OPM-MEG améliore la mesure de l'activité cérébrale pour la recherche et l'utilisation clinique.

De nouvelles méthodes polynomiales améliorent les techniques d'imagerie par rayons X pour des visualisations 3D plus claires.

De nouvelles découvertes améliorent la précision des modèles analytiques d'IRMf BOLD.

Nouveau cadre vise à améliorer les résultats pour les patients en ventilation mécanique.

Une nouvelle méthode améliore la qualité d'image dans les scans TEP avec peu de counts.

Un aperçu de la turbulence et de son importance dans différents domaines.

Une nouvelle méthode génère des images 3D à partir de données de surface, réduisant l'exposition aux radiations.

Utiliser des réseaux bayésiens pour évaluer l'implication des ganglions lymphatiques dans le cancer de l'utérus.

Découvre comment les modèles génératifs améliorent la clarté des données malgré les problèmes de bruit.

Une étude évalue des méthodes pour améliorer les puces en silicium pour un usage médical à long terme.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité et la qualité de la protonthérapie pour le cancer.

SDC-UDA améliore la précision dans la segmentation d'images médicales avec différentes techniques de scan.

Un nouveau modèle 3D améliore la mesure de l'incertitude en imagerie médicale pour un meilleur soin des patients.

La recherche souligne le besoin de nouveaux biomarqueurs pour détecter le cancer de l'ovaire.

De nouvelles infos sur les greffes améliorent les résultats pour les patients atteints de dissection aortique de type B.

Des chercheurs s'attaquent aux complexités de l'analyse des signaux EEG et MEG.

L'efficacité des images synthétiques dans la formation de l'IA médicale va au-delà de leur apparence.

Une étude évalue l'utilisation du logiciel Z2 pour évaluer la gravité de la pneumonie COVID-19.

Une étude montre le potentiel de l'IA pour diagnostiquer des problèmes cardiaques en utilisant des données de patients japonais.

Un nouvel outil améliore la thérapie TMS en proposant une visualisation du champ électrique en temps réel.

La recherche améliore la qualité des faisceaux d'électrons en utilisant des techniques d'accélération basées sur le plasma.

De nouvelles méthodes d'IA améliorent le classement du cancer à partir des rapports de pathologie.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions des réponses physiologiques des patients en réanimation en utilisant des données existantes.

Combiner les données des DSE avec des graphes de connaissances personnalisés améliore les prédictions des résultats de santé.

De nouvelles méthodes améliorent la détection précoce du cancer du sein, renforçant les options de traitement et les résultats.

Une nouvelle méthode améliore la détection des tumeurs dans les scans mammaires en utilisant la complétion d'image.

Les chercheurs étudient les changements codants et non codants nuisibles dans les troubles du développement.

De nouvelles méthodes améliorent la cartographie de l'activité cérébrale pour les patients ayant des problèmes de mouvement.