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Un nuovo metodo migliora la precisione nella misurazione dei livelli di ossigeno nel sangue usando l'imaging fotoacustico.

Nuovi metodi migliorano la capacità dell'IA di rilevare immagini mediche inaspettate.

Un nuovo algoritmo migliora la ricostruzione delle immagini interne nella diagnostica medica usando l'EIT.

I modelli di deep learning migliorano l'accuratezza nella segmentazione degli ictus per ottenere risultati migliori per i pazienti.

Esaminando i problemi e le soluzioni negli esperimenti di modellamento dell'onda.

Esplorando le complessità nella gestione delle immagini mediche nella ricerca radiologica.

Un nuovo metodo migliora le TC a bassa dose riducendo efficacemente il rumore.

GMS migliora la segmentazione delle immagini mediche usando modelli generativi per una maggiore precisione.

Un nuovo metodo che utilizza il deep learning migliora il rilevamento delle DFU infette.

Un modello AI avanzato migliora la rilevazione delle lesioni da ictus ischemico nelle scansioni MRI.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza della diagnosi nelle immagini medicali usando un apprendimento mirato.

Il deep learning migliora l'accuratezza e la velocità dell'imaging del flusso sanguigno.

Nuovo approccio migliora il tracciamento dei cateteri per procedure cardiache più sicure.

StegoGAN affronta le sfide della traduzione delle immagini usando informazioni nascoste.

Un nuovo approccio migliora la qualità delle immagini CT con meno scansioni e meno rumore.

Una panoramica sui problemi e i metodi nella segmentazione cerebrovascolare per l'imaging medico.

Un nuovo metodo migliora la qualità delle immagini per oggetti in movimento nelle TAC.

I ricercatori testano un nuovo metodo per visualizzare il flusso sanguigno nei cervelli dei primati non umani.

Un nuovo database migliora le tecniche di imaging per risultati migliori nelle operazioni al cervello.

BGDM migliora la qualità dell'immagine e l'efficienza nelle tecniche di imaging medico.

Esplorare la spiegabilità basata sull'influenza nell'IA per l'imaging dei tumori al cervello.

Il nuovo metodo B-MFA migliora la qualità delle immagini nella tomografia a coerenza ottica.

Un nuovo metodo per stimare il FFR virtuale usando tecniche di deep learning.

LHU-Net migliora l'accuratezza e l'efficienza nella segmentazione delle immagini mediche, aiutando i professionisti della salute.

Scopri come TEP trasforma il rilevamento dei bordi delle texture senza addestramenti complessi.

Un metodo per valutare la fiducia degli utenti nell'IA, soprattutto nei contesti sanitari.

Introducendo un framework per la modellazione personalizzata del tessuto cardiaco usando imaging avanzato.

Tecniche per migliorare la qualità delle immagini da dati medici rumorosi.

L'algoritmo MOCCA migliora la velocità e la qualità delle immagini MRI usando dati incompleti.

Esplora l'efficacia di SVRG nel risolvere sfide di dati complessi e rumorosi.

Introducendo SQPFNet per migliorare la segmentazione con dati limitati nelle immagini mediche.

Questo metodo usa informazioni di etichette parziali per migliorare la classificazione dei tumori nelle immagini mediche.

Nuovo metodo migliora l'analisi delle immagini per la ricerca sul cancro.

Nuovo modello di intelligenza artificiale migliora la diagnosi dei problemi ossei usando raggi X e dati di referto.

Questo studio valuta i metodi di deep learning per segnare i tumori cancerosi nelle scansioni mediche.

Un modello congiunto migliora le previsioni sulla densità mammaria usando mammografie a bassa dose.

I sistemi di intelligenza artificiale migliorano l'accuratezza della diagnosi nell'analisi delle radiografie del torace.

Nuove tecniche migliorano la qualità del fascio di elettroni per applicazioni scientifiche.

Un nuovo approccio migliora la valutazione dei livelli di ossigeno nei disturbi del sonno usando l'OCTA.

Scopri come le tecniche di imaging aiutano nella gestione della broncopneumopatia cronica ostruttiva.