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

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

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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.

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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.

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.