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SPPNet simplifie la segmentation des cellules, améliorant la précision et l'efficacité dans l'analyse médicale.

Des recherches sur les lncARNs offrent de nouvelles perspectives sur le trouble du spectre autistique.

Une étude révèle comment la DBS influence la qualité du sommeil dans la dépression résistante au traitement.

Combiner des techniques de détection d'objets avec une calibration améliore la précision et la fiabilité.

Une approche innovante utilise des ondes sonores pour identifier rapidement les cellules de leucémie.

ChannelViT améliore l'analyse d'images multi-canaux complexes dans différents domaines.

Évaluation de l'efficacité diagnostique de ChatGPT dans les conditions musculo-squelettiques par rapport aux radiologues humains.

Améliorer la précision des modèles de langue dans les questions médicales grâce à des techniques d'édition de modèle.

Un cadre d'apprentissage semi-supervisé améliore la segmentation d'images médicales avec peu de données étiquetées.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse de l'eczéma en utilisant moins d'exemples.

Une nouvelle méthode pour décrire avec précision les différences entre les images.

Cet article examine le mouvement des ions dans les cellules nerveuses et le rôle des ultrasons dans le contrôle de l'activité cérébrale.

Un nouveau modèle améliore la précision des diagnostics de biopsie rénale en utilisant la segmentation d'instance.

unORANIC améliore l'analyse d'images médicales en séparant l'anatomie de la corruption.

Un outil puissant améliore la gestion des images médicales pour les applications de machine learning.

Une étude révèle que les modèles d'activité cérébrale peuvent aider à identifier les origines des crises.

Une nouvelle stratégie d'entraînement améliore la précision de la segmentation d'images médicales.

Examiner la responsabilité et la sécurité dans les systèmes basés sur l'IA pour améliorer la responsabilité.

Examiner les attaques par backdoor et les erreurs de labellisation dans les modèles d'IA médicale.

Le nouveau cadre SUDO aide à évaluer les systèmes d'IA sans données de vérité terrain.

Une bonne séparation des données améliore la précision de détection du cancer du poumon avec l'apprentissage profond.

Une nouvelle méthode améliore la synthèse des questions médicales en utilisant à la fois du texte et des images.

De nouvelles méthodes de cryoablation améliorent l’efficacité du traitement du cancer du foie et réduisent les dommages aux tissus sains.

Explorer le rôle des modèles de fondation dans l'amélioration des résultats en santé.

Des détecteurs innovants améliorent la précision de la thérapie par protons pour le traitement du cancer.

Un nouveau système de télémétrie sans fil permet de suivre en continu l'activité cérébrale chez les rats.

Explorer le rôle de l'apprentissage automatique dans la détection et le traitement du cancer de la thyroïde.

Des chercheurs étudient les signaux du cerveau pour comprendre le léger déclin cognitif et son évolution.

Présentation de Diff-NCA et FourierDiff-NCA pour une génération d'images efficace.

Les recherches mettent en avant l'utilisation du pré-entraînement auto-supervisé dans l'analyse d'images GIE.

Nouvelles idées sur l'invasion vasculaire pour améliorer les décisions de traitement du cancer du poumon.

tFUS propose une méthode non invasive pour améliorer le fonctionnement du cerveau et traiter les problèmes de santé mentale.

BoNuS automatise la segmentation des noyaux en utilisant une supervision faible, ce qui améliore l'analyse des images pathologiques.

Utiliser la stimulation électrique pour améliorer la livraison de médicaments dans les cellules cancéreuses.

SAM améliore l'imagerie médicale en augmentant la précision de la segmentation des images.

Une méthode pour compresser des données volumétriques tout en gardant la qualité en utilisant des réseaux de neurones.

Un nouveau système aide les pathologistes à améliorer la précision dans le diagnostic des cancers du sein et de la peau.

TGV offre une qualité d'image améliorée en gérant les détails et le bruit de manière efficace.

CathSim propose un simulateur à la pointe de la technologie pour former des robots aux procédures endovasculaires.

De nouvelles méthodes améliorent l'imagerie cérébrale pour un meilleur diagnostic et traitement.