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

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.

Nuovi metodi migliorano la comprensione delle previsioni dei modelli di IA.

La ricerca migliora l'identificazione delle metastasi ossee con la generazione di dati sintetici.

Un nuovo modello migliora la compressione delle immagini senza perdere qualità.

Nuovi metodi migliorano la chiarezza delle immagini del fondo oculare per una diagnosi migliore.

Nuovi metodi migliorano la precisione nell'identificare i vasi sanguigni nelle immagini mediche.

Un nuovo metodo migliora la segmentazione dei vasi epatici nell'imaging medico.

Nuovo metodo migliora l'accuratezza nell'analisi delle immagini mediche.

I ricercatori migliorano la segmentazione dei tumori nelle immagini PET/CT usando metodi automatizzati.

Un nuovo sistema di imaging migliora le previsioni dell'energia solare tracciando i movimenti delle nuvole.

Scopri nuovi metodi per migliorare la chiarezza delle immagini in microscopia usando l'IA.

Questo metodo migliora la qualità dell'immagine nella compressione sensoriale usando tecniche adattive.

HoloTile RGB offre una tecnologia di imaging olografico più veloce e chiara.

Un nuovo modello migliora la segmentazione dei tumori nelle scansioni PET/CT per la diagnosi del cancro.

Un nuovo metodo migliora il monitoraggio delle parti in metallo durante il LPBF usando deep learning per migliorare le immagini.

GASA-UNet migliora la segmentazione delle immagini mediche 3D per una diagnosi e un trattamento migliori.

Nuovo metodo migliora l'accuratezza nell'identificazione dei vasi sanguigni nelle immagini mediche.

Il deep learning migliora la rilevazione precoce della retinopatia diabetica e dell'edema maculare.

Nuovi metodi migliorano la valutazione del tessuto cardiaco per prendere decisioni di trattamento migliori.