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

Nuova tecnologia sembra promettente nel identificare la sepsi precocemente per migliori risultati per i pazienti.

Gli studenti affrontano la rilevazione delle malattie oculari usando l'IA in un ambiente competitivo.

Nuovi metodi migliorano le immagini ecografiche riducendo il rumore e mantenendo i dettagli importanti.

ISLES'24 punta a migliorare la previsione dei danni da ictus usando dati clinici e immagini.

Il nuovo modello SDI-Net migliora la chiarezza nelle immagini in bassa luminosità usando viste stereo doppie.

Questo articolo parla del ruolo dell'IA generativa nel migliorare le applicazioni di visione artificiale.

Presentiamo un nuovo strumento per accelerare la pre-elaborazione VBM negli studi sul cervello.

Uno sguardo a come la modellazione degli organi sta migliorando la precisione chirurgica.

Diff-PCC migliora l'efficienza e la qualità della compressione delle nuvole di punti usando modelli di diffusione.

Un nuovo modello migliora il rilevamento e la classificazione della polmonite e del COVID-19 dalle immagini mediche.

Un nuovo dataset migliora le prestazioni della fotocamera per le scene di guida notturna.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nell'imaging e nella diagnosi dei tumori al cervello.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza dei report concentrandosi sulle anomalie rilevate nelle TC.

NuSegDG offre un'accuratezza migliorata per l'analisi delle immagini mediche.

Un nuovo metodo migliora la qualità delle immagini colpite da doppia compressione JPEG.

Le tecniche di deep learning migliorano la qualità delle immagini nella tomografia a raggi X per vari utilizzi.

HAPNet combina dati iperspettrali e SAR per una migliore classificazione del suolo.

Scopri come EUIS-Net migliora la segmentazione delle immagini ecografiche al seno per una migliore rilevazione del cancro.

Questo studio valuta l'accuratezza dell'IA nella diagnosi della malaria in vari contesti sanitari.

Scopri come l'AI sta trasformando la diagnosi nella patologìa computazionale usando modelli di base e modelli linguistico-visivi.

Un approccio di deep learning migliora le previsioni di sopravvivenza per il cancro squamoso esofageo.

Nuovo metodo migliora la qualità delle immagini di MRI di diffusione usando il machine learning.

Un nuovo approccio migliora l'identificazione TLS usando tecniche di colorazione più semplici.

Nuove tecniche migliorano l'accuratezza dei test HER2 per il trattamento del cancro al seno.

BCDNet offre una rilevazione del cancro al seno efficiente con minori esigenze di risorse.

Un nuovo metodo per contare i globuli bianchi nelle lesioni muscolari migliora l'analisi della guarigione.

Un nuovo modello migliora la qualità delle immagini nelle TAC a bassa dose.

MSFMamba migliora l'accuratezza della classificazione combinando dati iperspettrali, LiDAR e SAR.

Un nuovo modello prevede l'integrità del CST dalle TAC per il recupero dopo un ictus.

Un nuovo modo per migliorare l'accuratezza del modello nonostante il rumore delle etichette.

Un nuovo metodo di attacco mina i sistemi di rilevamento dei deepfake.

Nuovo plugin semplifica l'etichettatura delle immagini mediche 3D in 3D Slicer.

Histo-Diffusion migliora l'imaging ad alta risoluzione per una diagnosi precisa delle malattie.

I modelli di deep learning migliorano il rilevamento del COVID-19 dalle radiografie toraciche, aiutando gli sforzi sanitari.

Nuovi metodi migliorano la precisione nell'imaging cardiovascolare per valutazioni migliori della salute del cuore.

Un nuovo sistema combina YOLO e SAM per una migliore rilevazione dei gliomi durante la chirurgia.

Il deep learning migliora il rilevamento automatico dei fotorecettori a cono nelle immagini AOSLO.

Una nuova tecnica di analisi video cattura in modo efficace i segnali del cuore senza sensori.

Nuovi metodi stabilizzano le immagini della telecamera del robot per una percezione migliorata.

Un approccio innovativo per diagnosticare il glaucoma attraverso le relazioni tra biomarcatori.