Ulas Bagci

Questo lavoro migliora la segmentazione delle immagini del fondo oculare attraverso metodi di riduzione del rumore.

Una sfida mira a migliorare la delineazione dei tumori sulle scansioni cerebrali per una pianificazione del trattamento migliore.

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

Le innovazioni nel deep learning migliorano l'accuratezza nell'imaging medico per risultati sanitari migliori.

Nuovo modello migliora l'imaging e l'accuratezza della segmentazione della cirrosi epatica.

PolypDB migliora la precisione della colonscopia fornendo un dataset vario per rilevare i polipi.

FANetv2 migliora il rilevamento dei polipi nelle immagini di colonscopia per migliori risultati nel trattamento.

I ricercatori hanno sviluppato un approccio a doppio modello per individuare i tumori al cervello nei bambini.

Un nuovo approccio per valutare le crescite pancreatiche garantendo la privacy dei pazienti.

Nuovo metodo migliora la classificazione delle lesioni cutanee proteggendo i dati dei pazienti.

PEP-Net migliora la previsione dei tassi di sopravvivenza per i pazienti con Embolia Polmonare.

Un nuovo framework migliora l'analisi delle immagini mediche usando dati etichettati e non etichettati.