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

Un nuovo dataset mira a monitorare i cambiamenti costieri in Irlanda in modo preciso.

Questo articolo esamina come la dimensione intrinseca influisca sulle prestazioni delle reti neurali in base ai tipi di immagine.

TBConvL-Net migliora precisione ed efficienza nella segmentazione delle immagini mediche.

Scopri come il nuovo framework SwinNPE migliora la compressione delle immagini senza perdere qualità.

Questo studio esamina la creazione di radiografie toraciche realistiche tramite tecniche avanzate di apprendimento automatico.

Un nuovo metodo migliora la qualità delle immagini attraverso tecniche avanzate.

La ricerca evidenzia l'impatto della variabilità degli scanner sui modelli di deep learning nell'imaging medico.

Una nuova rete migliora il riconoscimento delle immagini usando i principi del sistema visivo umano.

Un nuovo metodo migliora la risoluzione delle immagini iperspettrali usando modelli RGB pre-addestrati.

Un nuovo metodo e un dataset per l'analisi automatizzata delle cellule nella ricerca sul cervello.

HYDRA migliora l'efficienza delle reti neurali profonde per dispositivi edge con risorse limitate.

I metodi automatizzati migliorano l'analisi delle immagini della colonna lombare e la diagnosi.

Un nuovo metodo migliora la qualità delle immagini CT sintetiche usando dati MRI.

Una panoramica dei metodi, delle sfide e dei sistemi di diarizzazione audio-visiva dei relatori.

I ricercatori sviluppano metodi per standardizzare le immagini delle cellule sanguigne per diagnosi migliori.

Esplorare nuove tecniche per una compressione delle immagini efficiente tramite modelli di reti neurali.

Una nuova tecnica migliora la comprensione delle disposizioni delle fibre cerebrali nei neonati.

Un nuovo approccio migliora la patologia digitale garantendo al contempo la privacy dei pazienti.

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.