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Un nuovo approccio per ridurre le immagini binarie mantenendo la topologia.

Un nuovo modello migliora l'accuratezza della segmentazione nelle immagini mediche con dati limitati.

Esplorare le minacce degli attacchi avversari nell'imaging medico.

Nuovi metodi nella dMRI migliorano la qualità delle immagini e la velocità nell'imaging medico.

Un nuovo metodo migliora il recupero delle immagini riducendo il rumore nei compiti di recupero di fase.

Questo articolo esamina come il danneggiamento influisce sulle valutazioni della qualità delle immagini MRI.

Nuovi metodi migliorano la valutazione del rischio ictus con analisi IAC.

Nuovi metodi aiutano a migliorare l'analisi dei dati delle matrici SPD.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento dei segnali RF con difetti di spin nel diamante.

Un metodo per estrarre segnali da dati complessi in vari settori.

XLIP migliora la diagnosi integrando immagini mediche e descrizioni testuali.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni dei rivelatori in nanofilo superconduttore per la rilevazione di singoli fotoni.

Un nuovo sistema migliora la segnalazione delle risonanze magnetiche cerebrali per i radiologi.

Un nuovo approccio migliora la qualità delle immagini della risonanza magnetica attraverso un design avanzato degli impulsi RF.

Un nuovo metodo migliora la diagnosi di emorragie intracraniche usando un apprendimento debolmente supervisionato.

AID-DTI migliora l'efficienza delle immagini cerebrali con meno misurazioni.

Nuove tecniche migliorano la visione e la pianificazione delle scene chirurgiche.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nella misurazione del volume dei tessuti usando l'imaging medico.

Il metodo LIP-CAR riduce l'uso del mezzo di contrasto migliorando la qualità dell'immagine.

Questo articolo analizza il pregiudizio razziale nell'imaging cardiaco basato sull'IA e propone delle soluzioni.

Un nuovo metodo in un solo passaggio per la rilevazione precisa dei punti di riferimento della radice aortica nell'imaging medico.

HyperMM migliora la diagnosi delle malattie analizzando immagini mediche incomplete senza bisogno di imputazione.

Un nuovo approccio migliora la comprensione della dinamica del flusso sanguigno nella salute del cuore.

Una rassegna completa delle tecniche di deep learning nell'analisi delle immagini mediche.

Un nuovo approccio usa una sola mappa per creare ecocardiogrammi realistici.

S-SYNTH genera immagini di pelle sintetica per migliorare l'addestramento dell'IA in dermatologia.

CC-SAM migliora la segmentazione delle immagini mediche, aumentando la precisione per una migliore assistenza ai pazienti.

Uno studio sui metodi per calcolare i campi di demagnetizzazione nei materiali magnetici.

I dati sintetici presentano rischi nell'addestrare modelli di machine learning per l'imaging medico.

Uno sguardo a come dm-VSASL migliora le misurazioni del flusso sanguigno cerebrale.

Un approccio innovativo migliora la rilevazione e la comprensione dell'ICH nelle immagini cerebrali.

Un nuovo metodo aiuta a classificare le immagini del cuore senza perdere conoscenze precedenti.

AnatCL usa il deep learning per migliorare l'analisi delle risonanze magnetiche per la salute del cervello.

Due metodi migliorano come i modelli analizzano le immagini mediche per una diagnosi migliore.

Un nuovo sistema migliora l’imaging retinico attraverso tecniche OCT e confocale.

SAM 2 migliora la segmentazione delle immagini mediche per dataset 2D e 3D.

Esplorare le difficoltà nel prevedere lo stato di MGMT usando la risonanza magnetica nei pazienti con glioma.

Un nuovo framework migliora la segmentazione delle immagini mediche con meno immagini etichettate.

Gli scienziati analizzano le immagini del cervello per studiare malattie cognitive come l'Alzheimer.

La ricerca mostra che l'IA può semplificare la rilevazione di coaguli di sangue legati all'ictus.