Articoli più recenti per Imaging medico

CoSIGN offre soluzioni rapide ed efficaci per le sfide del restauro delle immagini.

Un approccio a due fasi migliora l'accuratezza della segmentazione delle metastasi cerebrali usando la risonanza magnetica.

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

Una nuova tecnica per migliorare le immagini ecografiche usando onde sonore.

Il machine learning migliora l'accuratezza e l'efficienza nel riconoscimento dei punti di riferimento nelle immagini mediche.

Presentiamo BITR, un nuovo metodo efficace per combinare nuvole di punti nello spazio 3D.

Miniature crea miniature chiare per immagini tissutali multiplexate, aiutando la ricerca.

Un nuovo metodo offre fasce di prestazione per la segmentazione delle immagini nelle applicazioni mediche.

Nuovi modelli migliorano la qualità delle immagini tissutali per una diagnosi delle malattie più precisa.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza nella segmentazione delle immagini mediche su diverse fonti di dati.

Nuovi metodi migliorano la chiarezza delle immagini nei campi medici, assicurando anche l'interpretabilità.

MedUniverse migliora gli strumenti di imaging medico proteggendo la privacy dei pazienti.

Nuovi metodi migliorano l'inferenza delle proprietà dei materiali nella meccanica e nell'imaging medico.

L'apprendimento federato migliora l'imaging medico proteggendo i dati dei pazienti.

OCTolyzer migliora l'analisi delle immagini OCT e SLO per avere migliori informazioni sulla salute degli occhi.

Nuovi metodi migliorano la segmentazione e l'analisi delle immagini in istologia con meno esempi etichettati.

Un nuovo metodo migliora la rilevazione di problemi cerebrali fetali nelle immagini ecografiche.

Nuovo metodo di imaging con nanodrop sembra promettente per rilevare gli ictus emorragici.

Esaminare il ruolo dei problemi inversi nelle equazioni delle onde e le loro applicazioni.

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

Nuovi metodi migliorano la qualità delle immagini MRI senza riferimenti puliti.

La collaborazione nella sanità tramite l'apprendimento federato migliora la classificazione delle immagini mediche mantenendo la privacy al sicuro.

Un nuovo metodo migliora la precisione nell'analisi delle immagini di tessuti medici.

Un nuovo set di dati potenzia il settore sanitario con sistemi di domande vocali per le immagini mediche.

Il framework LDSeg migliora l'efficienza e l'accuratezza nella segmentazione delle immagini mediche.

Introducendo metriche innovative per le matrici SPD per migliorare stabilità e usabilità.

Un nuovo approccio migliora la segmentazione degli organi nelle immagini mediche usando dataset parzialmente etichettati.

I nuovi modelli a singolo stadio superano i metodi tradizionali per rilevare le fratture al polso nei giovani.

Nuovi metodi migliorano la comprensione delle interazioni cerebrali nei pazienti colpiti da ictus.

Un nuovo metodo di pooling migliora l'IA per una migliore rilevazione del cancro.

Le tecniche di deep learning sembrano promettenti nel segmentare il pancreas dalle scansioni CT.

Un nuovo framework migliora l'accuratezza nella rilevazione dei polipi nell'imaging gastrointestinale.

DuoFormer migliora l'analisi delle immagini mediche, potenziando le capacità di rilevamento del cancro.

I ricercatori semplificano i metodi di messa a fuoco delle onde per obiettivi nascosti in materiali complessi.

Uno studio sull'ottimizzazione delle forme e le sue implicazioni nella dinamica dei fluidi.

Un nuovo modello che combina Unet e TransUnet per una migliore segmentazione dei nuclei.

Uno studio dimostra il ruolo del deep learning nel migliorare la segmentazione aortica nelle immagini CT.

Un nuovo metodo combina dati di imaging e genomica per studiare il comportamento del cancro.

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

Una nuova tecnica di imaging aiuta a monitorare la funzione dei capillari cerebrali.