Reza Azad

Un nuovo metodo migliora i modelli Transformer per un'analisi migliore delle immagini mediche.

Un nuovo metodo migliora la segmentazione delle immagini mediche con meno dati etichettati.

Rivoluzionare l'imaging medico con innovative rappresentazioni neurali implicite.

L'attenzione D-LKA migliora l'accuratezza e l'efficienza della segmentazione delle immagini mediche.

Un nuovo modello migliora la segmentazione delle immagini mediche concentrandosi sui dettagli ad alta frequenza.

DermoSegDiff migliora la precisione nell'identificazione delle lesioni cutanee, aiutando nella diagnosi precoce.

Esplora l'ascesa e l'efficienza dei Vision Transformers nell'elaborazione delle immagini.

LHU-Net migliora l'accuratezza e l'efficienza nella segmentazione delle immagini mediche, aiutando i professionisti della salute.

I modelli Mamba migliorano l'accuratezza e l'efficienza nell'interpretare le immagini mediche.

MSA Net migliora l'accuratezza nella segmentazione delle immagini mediche usando tecniche innovative.

Un nuovo approccio migliora la rappresentazione di immagini e forme usando una funzione di attivazione apprendibile.