Amit Sethi

Uno studio sull'efficacia di vari modelli leggeri nella classificazione delle immagini.

Un metodo per migliorare la comprensione del processo decisionale delle reti neurali.

Nuove tecniche migliorano l'accuratezza dei test HER2 per il trattamento del cancro al seno.

Il few-shot learning offre nuove speranze per una diagnosi efficiente delle malattie in istopatologia.

WaveMixSR-V2 trasforma le immagini a bassa risoluzione in output di alta qualità in modo efficiente.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza della sintesi video riducendo i costi computazionali.

FLeNS migliora il federated learning bilanciando la velocità di apprendimento e l'efficienza nella comunicazione.

RL2 offre un modo affidabile per valutare la qualità delle immagini mediche con meno risorse.

PathoGen-X combina dati di imaging e genomica per migliori previsioni di sopravvivenza al cancro.

HistoROI migliora la classificazione dei tessuti nella diagnostica medica usando immagini a tutta diapositiva.

Un approccio di deep learning affina la classificazione dei sottotipi di DLBCL per un trattamento migliore.

Un nuovo approccio migliora l'efficienza nell'analisi delle immagini mediche per la rilevazione del cancro.

Un nuovo approccio migliora l'analisi di grandi immagini di tessuti per diagnosi migliori.

Scopri come l'inversione della rete svela il processo decisionale delle reti neurali.

FLD+ migliora la valutazione delle immagini generate al computer con misure più ridotte e più precise.

Scopri come un approccio ibrido migliora i modelli di machine learning con etichette rumorose.