Scienze della salute - Radiologia e diagnostica per immagini

Questo studio valuta strumenti di qualità automatizzati per le scansioni RMN del cervello in vari dataset clinici.

Un nuovo strumento migliora l'analisi della risonanza magnetica per le lesioni del midollo spinale.

La ricerca con le scansioni MRI migliora la comprensione della crescita del cervello nei neonati e dei rischi associati.

La ricerca esplora nuovi metodi per l'imaging mammario senza i tradizionali agenti di contrasto.

Nuovi metodi migliorano l'imaging CT per una diagnosi medica migliore.

L'impatto dell'IA nella cura del cancro attraverso una gestione migliore dell'incertezza.

Uno sguardo alla sicurezza delle radiazioni durante i test di deglutizione per pazienti pediatrici.

La nuova tecnologia fNIRS modulare migliora il monitoraggio cerebrale in situazioni di vita reale.

Valutare l'accuratezza diagnostica dei modelli AI negli esami di radiologia.

Esaminando l'impatto del TBI lieve sulla memoria e sulla salute del cervello.

La ricerca mette in evidenza i fattori per diagnosticare le cavità polmonari e le loro implicazioni.

Capire i fattori chiave per una migliore rilevazione e cura del cancro al seno.

Lo studio esamina la sicurezza e l'efficacia della MT per le occlusioni di vasi medi.

Esaminando gli effetti del cambiamento di peso sugli indicatori di rischio per il cancro al seno.

Investigare come il flusso sanguigno influisce sulla funzione cognitiva e sulla salute del cervello.

Un nuovo strumento migliora l'accuratezza della segmentazione per le immagini cerebrali MRI a 7T.

La ricerca esplora immagini virtuali per migliorare l'efficienza della risonanza magnetica al seno e ridurre l'uso di contrasto.

Migliorare lo studio della struttura del cervello tramite metodi avanzati di risonanza magnetica.

Uno studio esamina i metodi per analizzare le lesioni multiple nei pazienti oncologici.

Uno studio esamina come la corteccia piriforme influisca sulle crisi nell'epilessia del lobo temporale.

Uno sguardo a come dm-VSASL migliora le misurazioni del flusso sanguigno cerebrale.

Le scans CTAC potrebbero migliorare le valutazioni della salute del cuore analizzando la composizione corporea.

I metodi automatizzati migliorano l'accuratezza della diagnosi del cancro al seno grazie al machine learning.

I metodi automatizzati migliorano il rilevamento delle malattie epatiche usando video ecografici in contesti con risorse limitate.

Valutazione dei modelli di deep learning per la rilevazione della tubercolosi usando immagini radiografiche del torace.

Esplorare l'impatto degli strumenti di analisi MRI sulla diagnosi di demenza nel NHS England.

La ricerca esplora la creazione di immagini MRI virtuali del seno senza l'uso di colorante di contrasto.

Lo studio valuta modelli AI pre-addestrati per l'interpretazione di risonanze magnetiche, TAC e radiografie.

La Oxford Brain Health Clinic integra imaging avanzato per la diagnosi della demenza.

Uno studio rivela muscoli oculari più grandi in pazienti con pach meningite ipertrofica idiopatica.

Novità nel DWI migliorano l'imaging del movimento dell'acqua usando meno misurazioni.

Lo studio esamina l’adeguatezza delle TAC in contesti sanitari con risorse limitate.

Esplorando nuovi metodi per misurare automaticamente la dimensione dell'ippocampo nelle scansioni MRI.

La ricerca evidenzia le sfide nella valutazione della dimensione del cuore usando il CTR in Uganda.

Nuovi design migliorano la qualità dell'immagine e il comfort del paziente nelle risonanze magnetiche.

Nuovi metodi migliorano le valutazioni del rischio di cancro al seno usando il deep learning.

I nuovi modelli CNN mostrano risultati promettenti nell'analizzare le immagini mediche in modo efficace.

Come il reddito influisce sulla funzione cerebrale e sulla salute.

Nuovi metodi di imaging migliorano la diagnosi della sarcoidosi cardiaca usando analisi automatizzate.

AUGMENT offre un nuovo modo per valutare gli strumenti di segmentazione AI nella sanità.