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Questo articolo esamina le sfide nella morfologia matematica per le immagini a valori vettoriali.

Un nuovo approccio migliora la classificazione dei nuclei nell'imaging medico usando l'apprendimento auto-supervisionato.

Un nuovo approccio migliora la segmentazione delle immagini mediche usando dati non annotati.

Combinare la tecnologia quantistica e il JPEG per una migliore archiviazione e condivisione delle immagini.

Un nuovo design della bobina migliora l'efficienza e la flessibilità della risonanza magnetica.

Uno studio esamina l'accuratezza di ChatGPT nella diagnosi di casi complessi di neuroradiologia.

LDMRes-Net offre un metodo leggero per una segmentazione accurata delle immagini retiniche.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento dell'area del ginocchio nelle radiografie mediche.

La ricerca dimostra che una finestratura ottimizzata migliora l'accuratezza nelle diagnosi di radiografie toraciche.

Questo studio valuta i metodi di few-shot learning nella classificazione delle immagini mediche.

Combinare l'apprendimento federato con la privacy differenziale migliora la classificazione delle immagini mediche garantendo la sicurezza dei dati dei pazienti.

Un nuovo dataset che offre immagini CT sperimentali reali per la ricerca nel machine learning.

Un nuovo modello migliora l'efficienza e la precisione nella segmentazione delle immagini cerebrali.

Un approccio ibrido migliora l'accuratezza negli studi sul movimento delle radiazioni.

MIST permette agli utenti di trasmettere immagini mediche a diverse risoluzioni in modo efficiente.

Un nuovo modello migliora le immagini a bassa risoluzione in modo efficiente.

Come i modelli di base stanno trasformando l'analisi delle immagini mediche e le diagnosi.

Un nuovo modello migliora l'efficienza e la precisione nella classificazione delle immagini mediche.

Un nuovo approccio combina etichette ampie e dettagliate per l'analisi delle immagini mediche.

VesselMorph migliora la segmentazione dei vasi sanguigni in diverse immagini retiniche.

Un nuovo metodo migliora la precisione dei modelli per l'imaging medico usando riferimenti a forme 3D.

Un metodo per visualizzare lo sviluppo del cervello nei neonati utilizzando dati MRI.

Un nuovo metodo migliora la chiarezza delle immagini iperspettrali usando il deep learning.

SAMAug migliora l'accuratezza della segmentazione usando ulteriori suggerimenti puntuali dai contributi degli utenti.

Un nuovo modello VQA migliora la precisione nel rispondere a domande su immagini mediche localizzate.

Nuovi metodi puntano a migliorare l'accuratezza delle scansioni polmonari e a supportare una diagnosi migliore.

Un nuovo metodo per identificare i polipi migliora la diagnosi precoce del cancro colorettale.

La ricerca si concentra sul ridurre la complessità dei modelli nell'imaging cerebrale per una diagnosi migliore.

Scopri come il few-shot learning migliora la chiarezza delle immagini OCT riducendo il rumore di speckle.

Nuovi metodi auto-supervisionati migliorano l'analisi delle immagini mediche senza bisogno di tanti dati etichettati.

Esaminando i dati demografici dei clinici e il loro impatto sulla segmentazione nella radioterapia.

Questo studio esamina come le spiegazioni controfattuali possano migliorare il processo decisionale dell'IA nei tumori cerebrali pediatrici.

Un nuovo metodo punta a migliorare la chiarezza nell'imaging chirurgico.

SEPT migliora la trasmissione wireless di nuvole di punti 3D usando il deep learning.

Nuovi metodi combinano la modellazione a sottospazi e i modelli generativi per migliorare l'imaging RM.

M UNet migliora la rilevazione precoce dei polipi per combattere il cancro colorettale.

Uno studio propone un metodo per classificare il morbo di Parkinson in tre categorie usando dati di imaging.

Un nuovo metodo sfrutta le reti cerebrali per una diagnosi migliore dell'ASD.

Un nuovo metodo migliora la precisione della segmentazione utilizzando l'adattamento del dominio semi-supervisionato.

Usare l'IA per migliorare le immagini mediche e fare diagnosi di malattie migliori.