Ingegneria elettrica e scienze dei sistemi - Elaborazione di immagini e video

CerviXpert punta a migliorare la rilevazione del cancro cervicale usando meno risorse.

Nuovo modello migliora l'accuratezza nel segmentare i tumori dalle scansioni PET/CT.

HESSO semplifica la compressione dei modelli, rendendo le reti neurali più efficienti senza perdere prestazioni.

Uno studio su come migliorare la sicurezza dei pedoni attraverso modelli di previsione del comportamento.

Un nuovo strumento stima la pressione nell'arteria polmonare usando video di imaging del cuore.

Scopri i vantaggi della compressione della rappresentazione video neurale per gestire i video in modo efficiente.

EMBA migliora l'imaging panoramico usando la tecnologia delle telecamere a eventi.

Nuovi set di dati migliorano le applicazioni di machine learning nella scienza dei materiali e nell'imaging.

Una nuova tecnica migliora la chiarezza nelle immagini a raggi X delle ossa, aiutando nella diagnosi.

Valutando l'impatto dell'AI sulla qualità dei modelli 3D e le aspettative degli utenti.

Un metodo affidabile per verificare l'identità usando modelli unici delle vene.

Un nuovo modello migliora la valutazione delle immagini senza riferimenti originali.

Nuovi metodi migliorano la velocità e la precisione nella ricostruzione delle forme mediche.

Un nuovo metodo di intelligenza artificiale migliora l'imaging iperspettrale durante la chirurgia affrontando le sfide legate all'illuminazione.

Un nuovo approccio per valutare la qualità nella generazione di immagini MRI del cervello.

Nuovi approcci migliorano i display olografici per esperienze visive migliori.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza e la velocità della compressione dei dati.

Uno studio mostra che le variazioni di colorazione ostacolano le reti neurali profonde nella previsione del cancro.

Nuovi metodi migliorano la precisione nella diagnosi del cancro alla prostata grazie a un'analisi avanzata dei tessuti.

Un nuovo metodo migliora le immagini retiniche per una diagnosi più accurata delle malattie.

MAISI crea immagini mediche sintetiche di alta qualità per affrontare le limitazioni dei dati.

Un nuovo metodo migliora la segmentazione delle immagini mediche riducendo la perdita di informazione.

FiAt-Net migliora la rilevazione di placche rischiose nella malattia coronarica.

Un nuovo metodo migliora la chiarezza e il riconoscimento delle immagini in ambienti rumorosi.

Un nuovo approccio per migliorare la segmentazione delle immagini mediche usando tecniche dinamiche.

Nuovi metodi migliorano notevolmente la qualità dei video in condizioni di scarsa illuminazione usando tecniche innovative.

Nuovo metodo migliora l'accuratezza nel rilevamento dei polipi durante le procedure di colonscopia.

L'automazione della segmentazione dei tumori nelle immagini PET/CT migliora la precisione e accelera la diagnosi.

Un metodo per migliorare l'efficienza nelle reti neurali usando il computing in memoria.

Presentiamo GRIN, un nuovo modello per la stima della profondità usando dati sparsi.

Un nuovo approccio migliora l'accuratezza nella rilevazione della stenosi aortica tramite il machine learning.

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

L'IA aiuta a creare immagini CTA sintetiche da scansioni TOF-MRA, migliorando la diagnosi.

Un nuovo metodo migliora la qualità delle immagini PET cardiache usando Rb-82.

Un nuovo approccio unisce i GAN con la fisica per modellare strutture porose.

Usare immagini PET/CT sintetiche per migliorare la rilevazione dei tumori e le prestazioni del modello.

Un modello multi-dominio migliora la segmentazione degli assoni e della mielina in immagini diverse.

Indagine sui problemi del dataset che influenzano l'accuratezza della classificazione delle immagini tessutali.

GCC-UNet migliora la segmentazione dei vasi retinici per una diagnosi delle malattie più precisa.

Un nuovo metodo per la denoising dei video che migliora la qualità senza dataset abbinati.