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Un nuovo metodo migliora il riconoscimento dei nomi dei medicinali nelle prescrizioni scritte a mano in modo disordinato.

Un nuovo approccio migliora la segmentazione della risonanza magnetica per risultati medici migliori.

Questo studio migliora l'analisi delle immagini ultrasound per una diagnosi migliore dei problemi organici.

TomoSAM semplifica la segmentazione delle immagini 3D, migliorando l'efficienza e la precisione per i ricercatori.

Un nuovo approccio migliora la segmentazione delle immagini mediche usando dati etichettati limitati.

Uno studio sulle prestazioni dei Modelli Fondamentali Visivi sotto distorsioni reali nei compiti di segmentazione.

Nuovi metodi migliorano la segmentazione degli strumenti chirurgici per operazioni robotiche più efficaci.

Nuovi metodi migliorano il modo in cui gli investitori prevedono i cambiamenti dei prezzi delle azioni.

Esplorando nuovi metodi per la segmentazione dei tumori e la prognosi dei pazienti nel cancro testa-collo.

Un nuovo framework migliora la segmentazione delle nuvole di punti usando modelli di visione di base.

Introducendo un nuovo metodo per il riconoscimento di oggetti zero-shot usando descrizioni testuali.

Le tecniche di deep learning migliorano la segmentazione dei vasi retinici per una diagnosi della salute degli occhi migliore.

Echo-ODE migliora la segmentazione dell'ecocardiografia per valutazioni migliori della salute del cuore.

Analisi recente mostra che Cellpose se la cava bene rispetto ai nuovi strumenti di segmentazione.

LVM-Med migliora l'analisi delle immagini mediche usando tecniche di apprendimento auto-supervisionato.

Un nuovo modo per migliorare il tracciamento delle cellule nelle immagini di microscopia.

Nuovi strumenti migliorano la precisione della colonscopia per la rilevazione dei polipi.

Un nuovo approccio alla segmentazione delle immagini migliora la velocità e la precisione.

Nuovi metodi migliorano la precisione nell'analisi delle radiografie toraciche usando dati CT.

Uno sguardo a diverse tecniche per la segmentazione delle fiamme nelle applicazioni industriali.

MedLSAM automatizza l'analisi delle immagini mediche per migliorare l'efficienza e la precisione.

Nuovo framework migliora l'accuratezza e l'efficienza nella segmentazione delle immagini mediche.

Approcci innovativi migliorano la chiarezza dell'immagine rimuovendo efficacemente l'oscurità.

Nuovo metodo di deformazione a rete profonda migliora l'accuratezza nella segmentazione degli organi addominali.

NaDiNet migliora la rilevazione dei difetti sui binari grazie a una segmentazione delle immagini specializzata.

Un nuovo approccio che usa l'apprendimento semi-supervisionato per un'analisi precisa delle immagini mediche.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza della segmentazione dell'ippocampo per risultati terapeutici migliori.

Un nuovo modello migliora l'efficienza nella gestione di diverse attività visive.

Un nuovo approccio migliora la segmentazione delle immagini mediche usando dati non annotati.

Un nuovo modo per insegnare ai robot ad assemblare pezzi sconosciuti.

Un nuovo approccio combina etichette ampie e dettagliate per l'analisi delle immagini mediche.

VesselMorph migliora la segmentazione dei vasi sanguigni in diverse immagini retiniche.

Un nuovo metodo migliora la precisione dei modelli per l'imaging medico usando riferimenti a forme 3D.

SAMAug migliora l'accuratezza della segmentazione usando ulteriori suggerimenti puntuali dai contributi degli utenti.

Esaminando i dati demografici dei clinici e il loro impatto sulla segmentazione nella radioterapia.

Un nuovo metodo punta a migliorare la chiarezza nell'imaging chirurgico.

Questo articolo esamina l'applicazione dei modelli di base nella segmentazione delle immagini.

Un nuovo metodo di inizializzazione dei pesi migliora l'accuratezza della segmentazione nelle immagini mediche.

Un nuovo metodo per migliorare la segmentazione delle immagini mediche attraverso il consenso degli esperti.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento dei nuclei cellulari nelle immagini tissutali 3D.