Articoli più recenti per Imaging medico

Uno studio sull'ottimizzazione delle forme e le sue implicazioni nella dinamica dei fluidi.

Un nuovo modello che combina Unet e TransUnet per una migliore segmentazione dei nuclei.

Uno studio dimostra il ruolo del deep learning nel migliorare la segmentazione aortica nelle immagini CT.

Un nuovo metodo combina dati di imaging e genomica per studiare il comportamento del cancro.

Uno studio esamina i metodi per analizzare le lesioni multiple nei pazienti oncologici.

Una nuova tecnica di imaging aiuta a monitorare la funzione dei capillari cerebrali.

Il scanner J-PET migliora la PET misurando la polarizzazione dei fotoni per diagnosi migliori.

Un modello pensato per creare immagini grandi e di alta qualità in modo efficiente.

I metodi AI migliorano l'accuratezza e l'efficienza nella creazione di referti radiologici.

Un nuovo metodo migliora i dati sintetici per l'analisi dei campioni tissutali.

LKCell offre un metodo efficiente per identificare i nuclei cellulari nelle immagini mediche.

Nuovo metodo migliora le immagini MRI mostrando l'incertezza nelle ricostruzioni.

Il nuovo modello PIMPNet integra scansioni cerebrali e età per la diagnosi dell'Alzheimer.

Un nuovo approccio combina tecniche di imaging per migliorare la diagnosi del glaucoma.

Un nuovo modello migliora le previsioni sulla sopravvivenza dei pazienti con SLA usando dati MRI.

Nuovi metodi nell'IA mostrano potenzialità per la rilevazione precoce della tubercolosi usando radiografie toraciche.

Un metodo fresco trasforma il modo in cui analizziamo grandi collezioni di immagini.

Esplorando gli effetti della temperatura e del rumore sui dispositivi quantistici.

Rivoluzionare le scansioni dei pazienti con la tecnologia di riconoscimento gestuale per una maggiore precisione.

Il modello DeepLabv3++ migliora l'accuratezza nello screening del cancro Colorettale.

Uno sguardo a come gli ambienti CR migliorano l'interazione e la comprensione dei dati.

GSN unisce l'apprendimento dei dizionari e le tecniche grafiche per migliorare la classificazione delle immagini mediche.

Esplorare nuovi metodi nella registrazione delle immagini mediche e la loro efficacia.

Uno studio dimostra che le scansioni cerebrali dettagliate possono prevedere meglio il recupero del linguaggio dopo un ictus.

Uno sguardo dettagliato su come migliorare immagini sfocate e rumorose in vari settori.

La ricerca mostra che l'apprendimento attivo migliora l'abilità dell'IA nel rilevare malattie oculari nelle immagini OCTA.

Un nuovo metodo migliora la segmentazione semantica 3D integrando tecniche 2D.

Un metodo a due fasi migliora l'accuratezza nell'analisi delle immagini del cuore.

I modelli di IA migliorano la diagnosi precoce del cancro ai polmoni grazie a tecniche di imaging avanzate.

I ricercatori migliorano l'accuratezza degli ultrasuoni fetali usando immagini sintetiche e machine learning.

Uno sguardo al problema di Steklov e al suo impatto su vari campi.

Uno sguardo al comportamento delle onde elettromagnetiche in materiali unici.

I ricercatori usano Fugaku per velocizzare l'analisi dei dati MRI.

Esplorare come la diversità dei dataset influisce sulle prestazioni dei modelli di deep learning.

Un nuovo metodo migliora la coerenza delle immagini MRI provenienti da diverse fonti.

Un nuovo modo di misurare il rumore magnetico migliora l'accuratezza nei sistemi sensibili.

Esaminando le sfide dell'equità nell'IA per l'imaging medico.

Una tecnica non invasiva cattura in tempo reale i cambiamenti di rigidità dei tessuti negli embrioni in sviluppo.

Usare UMAP per trovare errori di etichettatura nei dataset di immagini mediche.

Un nuovo metodo migliora la comprensione dei modelli di segmentazione 3D nella sanità.