Articoli più recenti per Imaging medico

BEPH migliora la rilevazione del cancro e la previsione della sopravvivenza grazie a un'analisi innovativa delle immagini.

Un nuovo approccio all'analisi delle immagini mediche usando l'apprendimento federato e la supervisione debole.

Il sensing quantistico sfrutta la meccanica quantistica per misurazioni precise in vari settori.

SaLIP combina SAM e CLIP per una segmentazione efficiente delle immagini mediche.

Un nuovo metodo di intelligenza artificiale migliora la diagnosi cardiovascolare tramite tecniche di imaging avanzate.

Nuovi metodi migliorano la privacy dei pazienti mentre potenziano la ricerca sulle immagini mediche.

La ricerca mette in evidenza metodi avanzati per gestire la dissezione aortica di tipo B dopo l'intervento chirurgico.

Nuovo approccio usa reti neurali informate dalla fisica per simulazioni di dispersione acustica.

Un approccio fresco per studiare come si collegano le aree del cervello usando modelli a effetti misti.

Esplorare tecniche per ricostruire segnali da campioni non uniformi nel processamento dei segnali.

Presentiamo l'imaging ad ultrasuoni a emissione continua per ottenere migliori informazioni mediche.

I progressi nella tecnologia dei campi luminosi migliorano la precisione nelle tecniche di stima della profondità.

Un nuovo framework migliora l'affidabilità e la stima dell'incertezza nella segmentazione delle immagini mediche.

Nuovo metodo migliora la visibilità delle caratteristiche nascoste sulle superfici 3D.

Nuovo metodo usa il deep learning per ridurre il gadolinio nelle risonanze cerebrali.

Il livellamento dinamico B0 migliora le tecniche di imaging del flusso sanguigno nella diagnostica medica.

Un metodo per valutare l'affidabilità delle risposte del modello usando la coerenza di quartiere.

Nuovo modello migliora l'accuratezza nella rilevazione dei tumori mediastinici usando l'apprendimento semi-supervisionato.

Una nuova architettura migliora la rilevazione del cancro nell'imaging medico usando input a risoluzione più bassa.

Introducendo un nuovo metodo per migliorare la segmentazione delle immagini per l'imaging medico.

Un nuovo metodo migliora il restauro delle immagini attraverso innovativi modelli di diffusione.

Uno studio esplora il ruolo delle radiografie toraciche nella valutazione dei pazienti COVID-19 critici.

Tecniche rivoluzionarie per un'elaborazione delle immagini efficiente usando il trasporto ottimale.

Questo studio valuta l'uso di modelli nell'interpretazione delle immagini ECG tramite zero-shot learning.

Un nuovo modo per migliorare le immagini scure compresse riducendo gli artefatti.

Un nuovo approccio migliora la segmentazione nelle immagini mediche senza etichette dettagliate.

G-VGPMIL migliora l'apprendimento su più istanze per un'analisi efficace delle immagini mediche.

Un nuovo approccio migliora la denoising usando una funzione di perdita con vincolo di traccia.

Esplorare come lo stress e la viscosità influenzano le onde nei fluidi e nei solidi.

Questo studio presenta la trasformata boostlet per una migliore rappresentazione delle onde sonore.

Lo studio valuta il ruolo del f-QRS nell'identificare cicatrici cardiache usando l'ECG.

Il framework MiMICRI migliora le interpretazioni dell'IA nella salute cardiovascolare, coinvolgendo in modo efficace gli esperti medici.

RetinaRegNet migliora l'allineamento delle immagini retiniche per avere diagnosi oculari migliori.

Uno studio ha scoperto che la registrazione delle immagini migliora l'allineamento, ma non le performance diagnostiche.

Nuovi metodi migliorano l'analisi del flusso sanguigno nel cuore usando algoritmi di intelligenza artificiale.

RSCD migliora la qualità delle immagini nella diagnostica medica, aiutando a fare diagnosi precise.

Questo articolo parla di come modellare strutture sottili come il diaframma a partire da immagini mediche.

Questo studio migliora l'allineamento delle immagini retiniche usando tecniche avanzate di deep learning.

Esplorando il legame tra EEG e fMRI durante gli stati di riposo.

Nuovi metodi combinano deep learning e tecniche di campionamento per un'imaging migliore.