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Un nuovo modello usa dati sintetici per migliorare l'analisi e l'efficienza degli ultrasuoni cardiaci.

Uno studio mostra che le variazioni di colorazione ostacolano le reti neurali profonde nella previsione del cancro.

PSTNet migliora la rilevazione dei polipi usando tecniche di imaging avanzate.

Un nuovo metodo migliora le immagini retiniche per una diagnosi più accurata delle malattie.

Gli scienziati hanno creato un atlante dettagliato del cervello dei topi per migliorare la ricerca.

Un nuovo metodo migliora l'analisi delle risonanze magnetiche per i tumori al cervello.

MAISI crea immagini mediche sintetiche di alta qualità per affrontare le limitazioni dei dati.

Un nuovo metodo migliora la segmentazione delle immagini mediche riducendo la perdita di informazione.

FiAt-Net migliora la rilevazione di placche rischiose nella malattia coronarica.

GLCONet migliora il rilevamento di oggetti camuffati usando caratteristiche locali e globali.

Un nuovo metodo migliora il trasferimento delle caratteristiche nelle rappresentazioni neurali implicite per le immagini.

Gli strumenti AI mostrano potenzialità nel migliorare l'accuratezza della diagnosi delle malattie della pelle.

Uno studio confronta CNN pre-addestrate e modelli fondamentali per il recupero di immagini mediche.

Nuovi metodi di imaging migliorano la diagnosi della sarcoidosi cardiaca usando analisi automatizzate.

AUGMENT offre un nuovo modo per valutare gli strumenti di segmentazione AI nella sanità.

L'imaging metabolico del deuterio svela dettagli sul metabolismo del glucosio nei tumori.

NSSR-DIL trasforma immagini di bassa qualità in modo efficiente senza bisogno di grandi dataset.

Nuovo metodo migliora l'accuratezza nel rilevamento dei polipi durante le procedure di colonscopia.

Un nuovo approccio migliora la rappresentazione di immagini e forme usando una funzione di attivazione apprendibile.

L'automazione della segmentazione dei tumori nelle immagini PET/CT migliora la precisione e accelera la diagnosi.

CCT-R migliora la segmentazione delle immagini mediche usando l'apprendimento semi-supervisionato e la registrazione spaziale.

Esaminare la variabilità nelle misurazioni T1 della risonanza magnetica e il ruolo del trasferimento di magnetizzazione.

Un nuovo metodo migliora l'analisi delle immagini nella sanità usando immagini controfattuali realistiche.

Un nuovo modello migliora l'analisi delle immagini mediche attraverso una mappatura anatomica 3D.

Questo studio migliora l'accuratezza nella classificazione delle immagini mediche usando dati sintetici.

Presentiamo una rete neurale unica per gestire dati complessi in modo efficace.

Scopri come la trarometria aiuta a studiare le connessioni cerebrali e gli effetti dell'invecchiamento.

SRIF migliora le tecniche di corrispondenza delle forme per animazione, stampa 3D e realtà virtuale.

I modelli specifici per paziente migliorano la comprensione del flusso sanguigno nel cuore e delle strategie terapeutiche.

Usare l'IA per migliorare la diagnosi precoce delle malattie retiniche tramite tecniche di imaging avanzate.

Un nuovo framework migliora la segmentazione con esempi limitati.

Questo articolo esplora metodi per identificare forme nascoste nei materiali usando il comportamento delle onde.

Questo articolo esamina l'affidabilità dei modelli MIL nelle applicazioni cliniche.

Metodi innovativi per soluzioni efficienti a problemi inversi complessi in vari settori.

WaveMixSR-V2 trasforma le immagini a bassa risoluzione in output di alta qualità in modo efficiente.

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.