Articoli più recenti per Imaging medico

I ricercatori hanno sviluppato LEGNet per prevedere meglio le capacità linguistiche nei sopravvissuti a un ictus.

I modelli automatizzati sembrano promettenti nel segmentare con precisione i tumori dei tessuti molli dalle immagini MRI.

Una panoramica della teoria della diffusione e delle sue applicazioni in vari campi.

Un nuovo metodo migliora la rilevazione delle malattie rare usando esempi sintetici.

Utilizzando tecniche avanzate di intelligenza artificiale per migliorare la classificazione dei tumori cerebrali pediatrici dalle scansioni MRI.

TBConvL-Net migliora precisione ed efficienza nella segmentazione delle immagini mediche.

SMILE offre un'imaging cardiaco più veloce e chiaro per una diagnosi migliore delle malattie cardiache.

K-Origins migliora la valutazione del colore nelle reti neurali per un'analisi delle immagini più precisa.

I ricercatori migliorano le misurazioni dei qubit in ambienti rumorosi per avere maggiore precisione.

Un metodo di imaging innovativo unisce i vantaggi della TC e dell'EIT per diagnosi più sicure.

Migliorare la chiarezza dell'immagine eliminando il rumore e mantenendo i dettagli chiave.

Analizzando la suddivisione di una sfera in aree uguali e le sue applicazioni.

Questo studio esamina la creazione di radiografie toraciche realistiche tramite tecniche avanzate di apprendimento automatico.

Un nuovo metodo migliora la qualità delle immagini attraverso tecniche avanzate.

La ricerca evidenzia l'impatto della variabilità degli scanner sui modelli di deep learning nell'imaging medico.

Nuovo metodo migliora l'imaging DCE-MRI nelle fasi avanzate per una diagnosi migliore del cancro al seno.

Il Kaizen migliora l'analisi delle immagini computerizzate per diagnosi mediche più precise.

MobileUNETR offre un rilevamento del cancro della pelle migliorato grazie a un'advanced segmentazione delle immagini.

Un nuovo metodo migliora il tracciamento dei tumori al cervello usando risonanza magnetica e modelli matematici.

FODA-PG migliora la generazione di report dalle immagini mediche per diagnosi migliori.

Uno studio rivela il potenziale per la diagnosi precoce dell'ORNJ usando la radiomica.

I metodi automatizzati migliorano l'analisi delle immagini della colonna lombare e la diagnosi.

Un nuovo metodo migliora la qualità delle immagini CT sintetiche usando dati MRI.

I ricercatori sviluppano metodi per standardizzare le immagini delle cellule sanguigne per diagnosi migliori.

Un metodo migliora l'accuratezza della segmentazione per diverse immagini mediche usando aggiustamenti di frequenza.

Un nuovo metodo basato su grafi migliora la scheletizzazione per l'analisi delle forme anatomiche.

Un nuovo programma migliora l'analisi delle immagini del cuore, aiutando nella rilevazione delle malattie.

Una nuova tecnica migliora la comprensione delle disposizioni delle fibre cerebrali nei neonati.

Utilizzare modelli di IA per migliorare la diagnosi del cheratocono attraverso i dati OCT.

Nuovo metodo migliora la chiarezza delle scansioni PET a bassa dose usando deep learning e risonanza magnetica.

Un nuovo metodo migliora la ricostruzione 3D dai video endoscopici per applicazioni chirurgiche.

Nuovo modello migliora l'accuratezza nel segmentare i tumori dalle scansioni PET/CT.

Introducendo un nuovo metodo per segmentare con precisione le lesioni cutanee usando tecniche avanzate.

Un nuovo approccio migliora la segmentazione con pochi dati etichettati.

Metodi innovativi stanno migliorando l'imaging SPECT per una migliore pianificazione del trattamento del cancro.

Un nuovo sistema migliora l'accuratezza dell'imaging ecografico durante il monitoraggio del travaglio.

Una nuova tecnica migliora la chiarezza nelle immagini a raggi X delle ossa, aiutando nella diagnosi.

Uno studio sottolinea l'importanza di avere modelli di machine learning per la risonanza magnetica affidabili.

Un nuovo modello migliora la valutazione delle immagini senza riferimenti originali.

Nuovo metodo migliora la rilevazione dei linfonodi nella diagnosi del cancro grazie al deep learning.