Articoli più recenti per Imaging medico

Un nuovo metodo per abbinare rapidamente forme 3D complesse in modo preciso.

Un nuovo metodo accelera la segmentazione delle immagini mediche mantenendo l'accuratezza.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento di problemi dentali nelle radiografie panoramiche.

Combinare i modelli di segmentazione migliora la rilevazione precoce degli attacchi di cuore negli ecocardiogrammi.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento dei noduli polmonari su diversi dataset.

Un nuovo modello migliora l'imaging del fegato durante il trattamento del cancro.

Un nuovo set di dati colma il divario nella ricerca sull'IA biomedica.

I ricercatori usano la fMRI per studiare l'attività del midollo spinale durante il movimento.

Un nuovo metodo migliora l'imaging cerebrale con velocità e precisione.

Questo studio analizza come diversi segnali migliorano l'accuratezza nella segmentazione delle immagini mediche.

FairAdaBN affronta il bias nei modelli di imaging medico, migliorando l'equità e le prestazioni.

SegPrompt migliora l'identificazione dei calcoli renali usando tecniche di deep learning per una migliore assistenza ai pazienti.

Il framework JOSA migliora l'allineamento delle immagini cerebrali combinando struttura e funzione.

RaDiO aiuta i ricercatori a studiare la radiazione delle particelle cariche in modo più preciso ed efficiente.

RoCNet migliora la registrazione di nuvole di punti 3D usando tecniche di deep learning.

Un nuovo metodo per creare modelli vascolari renali precisi per migliorare la ricerca.

ReFit migliora l'accuratezza della segmentazione nelle immagini mediche usando tecniche di supervisione debole.

Il metodo SLAC offre un'ottima compensazione dell'attenuazione nell'imaging cardiaco SPECT.

Usare il machine learning per migliorare la diagnosi di appendicite nei bambini tramite immagini ecografiche.

Un modello che prevede le impostazioni dell'IRM aumenta l'affidabilità nell'imaging medico.

Nuovo studio collega le TAC ai profili immunitari nei pazienti con cancro colorettale.

Uno studio usa l'IA per creare immagini sintetiche della rosacea per migliorare la diagnosi.

Nuove tecniche mirano a migliorare la rilevazione in tempo reale degli aneurismi durante le procedure chirurgiche.

Il nuovo modello utilizza i dati della risonanza magnetica per migliorare le previsioni sui risultati del recupero dopo un ictus.

Uno studio sulle condizioni di origine nella regolarizzazione per migliorare la risoluzione dei problemi.

DiffIR migliora l'efficienza e la qualità del restauro delle immagini usando modelli di diffusione.

Un nuovo metodo standardizza l'imaging del tau, aiutando la ricerca e la diagnosi dell'Alzheimer.

Nuovo metodo migliora l'accuratezza nella segmentazione dei bronchioli per la diagnosi delle malattie polmonari.

Un nuovo approccio di deep learning migliora l'allineamento delle immagini mediche per un'analisi migliore.

Un nuovo framework migliora la classificazione e la segmentazione con affidabilità nell'imaging medico.

Un nuovo metodo affronta le sfide nell'analisi delle immagini mediche usando l'apprendimento semi-supervisionato.

Un nuovo metodo migliora le immagini dei vasi sanguigni da dati MRA per diagnosi migliori.

Un nuovo framework migliora la segmentazione delle immagini mediche 3D usando dati etichettati limitati.

La luce compressa migliora la precisione negli interferometri di Michelson, aumentando l'accuratezza delle misurazioni.

Il CBCT migliora l'imaging dentale, ma i problemi con gli artefatti metallici rimangono.

Un nuovo approccio affronta le preoccupazioni sulla privacy nell'imaging retinico mantenendo i dettagli clinici.

Un nuovo metodo migliora la qualità delle immagini FLAIR in MRI per una diagnosi migliore.

DiffMIC migliora l'analisi delle immagini mediche per una migliore assistenza ai pazienti.

Un nuovo metodo migliora le performance di segmentazione nella imaging medica 3D.

Un nuovo framework migliora l'analisi dei tumori nelle immagini a tutta slide usando l'apprendimento auto-supervisionato.