Un nuovo metodo migliora la qualità delle immagini PET cardiache usando Rb-82.
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Ingegneria elettrica e scienze dei sistemi - Elaborazione di immagini e video
RSSUn nuovo approccio unisce i GAN con la fisica per modellare strutture porose.
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Usare immagini PET/CT sintetiche per migliorare la rilevazione dei tumori e le prestazioni del modello.
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Un modello multi-dominio migliora la segmentazione degli assoni e della mielina in immagini diverse.
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Indagine sui problemi del dataset che influenzano l'accuratezza della classificazione delle immagini tessutali.
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GCC-UNet migliora la segmentazione dei vasi retinici per una diagnosi delle malattie più precisa.
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Un nuovo metodo per la denoising dei video che migliora la qualità senza dataset abbinati.
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Nuovi metodi migliorano la comprensione delle previsioni dei modelli di IA.
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La ricerca migliora l'identificazione delle metastasi ossee con la generazione di dati sintetici.
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Un nuovo modello migliora la compressione delle immagini senza perdere qualità.
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Nuovi metodi migliorano la chiarezza delle immagini del fondo oculare per una diagnosi migliore.
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Nuovi metodi migliorano la precisione nell'identificare i vasi sanguigni nelle immagini mediche.
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Un nuovo metodo migliora la segmentazione dei vasi epatici nell'imaging medico.
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Nuovo metodo migliora l'accuratezza nell'analisi delle immagini mediche.
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I ricercatori migliorano la segmentazione dei tumori nelle immagini PET/CT usando metodi automatizzati.
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Un nuovo sistema di imaging migliora le previsioni dell'energia solare tracciando i movimenti delle nuvole.
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Scopri nuovi metodi per migliorare la chiarezza delle immagini in microscopia usando l'IA.
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Questo metodo migliora la qualità dell'immagine nella compressione sensoriale usando tecniche adattive.
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HoloTile RGB offre una tecnologia di imaging olografico più veloce e chiara.
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Un nuovo modello migliora la segmentazione dei tumori nelle scansioni PET/CT per la diagnosi del cancro.
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Un nuovo metodo migliora il monitoraggio delle parti in metallo durante il LPBF usando deep learning per migliorare le immagini.
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GASA-UNet migliora la segmentazione delle immagini mediche 3D per una diagnosi e un trattamento migliori.
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Nuovo metodo migliora l'accuratezza nell'identificazione dei vasi sanguigni nelle immagini mediche.
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Il deep learning migliora la rilevazione precoce della retinopatia diabetica e dell'edema maculare.
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Nuovi metodi migliorano la valutazione del tessuto cardiaco per prendere decisioni di trattamento migliori.
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Uno sguardo ai metodi migliorati per comprimere i dati delle immagini in modo efficace.
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Uno sguardo al ruolo di AMP-Net nel migliorare le tecniche di imaging.
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Un nuovo metodo combina imaging e istologia per una migliore valutazione dei tumori.
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Un metodo per creare immagini HDR da una singola foto usando immagini intrinseche.
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Un nuovo modo per avere una visualizzazione più chiara e comprendere meglio i modelli di deep learning.
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Un nuovo metodo riduce i falsi positivi nelle segmentazioni delle immagini mediche.
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Un nuovo modello crea immagini MRI cerebrali diverse usando fisica e machine learning.
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Combinare l'imaging iperspettrale e il deep learning per migliorare la classificazione dei materiali.
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Un nuovo approccio migliora l'accuratezza della segmentazione delle lesioni da SM nelle scansioni MRI.
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Un nuovo metodo migliora il modo in cui i medici diagnosticano le condizioni del fegato usando onde sonore.
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Nuovo metodo migliora la qualità e la velocità delle immagini RM.
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FeDETR usa l'apprendimento federato per migliorare la valutazione della stenosi coronarica.
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Nuovi metodi migliorano la qualità delle immagini MRI e riducono il tempo di scansione.
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Uno studio propone un modello per classificare meglio i noduli tiroidei e ridurre le chirurgia non necessarie.
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Un nuovo modello migliora la rilevazione precoce dei noduli polmonari.
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