Articoli più recenti per Imaging medico

Le tecniche avanzate di risonanza magnetica migliorano l'imaging cerebrale riducendo il disagio per i pazienti.

L'IA aiuta a creare immagini CTA sintetiche da scansioni TOF-MRA, migliorando la diagnosi.

Un nuovo sistema di realtà mista migliora gli esami ecografici nelle zone remote.

Usare immagini PET/CT sintetiche per migliorare la rilevazione dei tumori e le prestazioni del modello.

Questo studio analizza l'impatto dei metodi SRR sulle misurazioni del cervello fetale.

GCC-UNet migliora la segmentazione dei vasi retinici per una diagnosi delle malattie più precisa.

Un nuovo approccio migliora l'analisi delle immagini utilizzando il tensore di struttura e i filtri ad anello.

SLaVA-CXR migliora la generazione dei referti delle radiografie toraciche per una maggiore efficienza clinica.

Questo articolo parla di nuovi metodi per risolvere il problema del mezzo inverso con le reti neurali.

Nuovo metodo migliora l'accuratezza nella misurazione dei campi magnetici usando le oscillazioni di Rabi.

Gli scienziati migliorano le tecniche di imaging cerebrale per diagnosi e trattamenti migliori.

La ricerca migliora l'identificazione delle metastasi ossee con la generazione di dati sintetici.

Nuovi metodi migliorano la chiarezza delle immagini del fondo oculare per una diagnosi migliore.

Uno sguardo ai metodi migliorati per diagnosticare il cancro alla prostata.

La radiomica della risonanza magnetica migliora la diagnosi del glioblastoma attraverso la previsione dei marker genetici.

Nuovi metodi migliorano la precisione nell'identificare i vasi sanguigni nelle immagini mediche.

Un modello automatizzato migliora la creazione di referti patologici multi-organo.

Un nuovo metodo migliora la segmentazione dei vasi epatici nell'imaging medico.

Nuovo metodo migliora l'accuratezza nell'analisi delle immagini mediche.

Usare l'IA per migliorare la rilevazione delle lesioni nell'imaging oncologico.

I ricercatori migliorano la segmentazione dei tumori nelle immagini PET/CT usando metodi automatizzati.

Uno studio suggerisce un nuovo metodo per valutare meglio la profondità del cancro colorettale.

Studiare la segmentazione dell'area glottica per un'analisi migliore delle immagini mediche.

Nuovi metodi rivelano come la luce interagisce in dense nuvole atomiche.

Nuovo metodo di deep learning migliora l'imaging dei piccoli vasi cerebrali.

Questo metodo migliora la qualità dell'immagine nella compressione sensoriale usando tecniche adattive.

La ricerca mostra buone prospettive nella rilevazione di malattie usando modelli linguistici più piccoli e etichette sintetiche.

Un nuovo metodo recupera immagini chiare da versioni sfocate usando l'inferenza bayesiana.

Un nuovo modello migliora la segmentazione dei tumori nelle scansioni PET/CT per la diagnosi del cancro.

GASA-UNet migliora la segmentazione delle immagini mediche 3D per una diagnosi e un trattamento migliori.

Uno sguardo all'EIT per l'imaging medico e l'uso industriale.

Nuovi metodi migliorano la valutazione del tessuto cardiaco per prendere decisioni di trattamento migliori.

Uno studio rivela come la posizione del tumore e la genetica influenzano la sopravvivenza dei pazienti con glioblastoma.

Uno sguardo al ruolo di AMP-Net nel migliorare le tecniche di imaging.

Il framework D2UE migliora la rilevazione delle anomalie nelle immagini mediche usando approcci di modelli diversi.

Nuovi metodi migliorano la stima della frequenza da misurazioni rumorose usando il machine learning.

Un nuovo metodo combina imaging e istologia per una migliore valutazione dei tumori.

I ricercatori migliorano il rilevamento magnetico usando l'apprendimento automatico con i centri NV.

Questo studio confronta gli algoritmi DG per affrontare il cambiamento di dominio nell'analisi delle immagini mediche.

Un nuovo metodo riduce i falsi positivi nelle segmentazioni delle immagini mediche.