Articoli più recenti per Imaging medico

Rivoluzionare l'imaging medico con innovative rappresentazioni neurali implicite.

L'attenzione D-LKA migliora l'accuratezza e l'efficienza della segmentazione delle immagini mediche.

Un nuovo modello migliora la segmentazione delle immagini mediche concentrandosi sui dettagli ad alta frequenza.

Un nuovo metodo migliora la diagnosi delle lastre toraciche usando il few-shot learning e sottospazi casuali.

Un nuovo strumento genera immagini CT realistiche del cranio per aiutare la ricerca medica.

cGLO migliora la qualità delle immagini CT usando l'apprendimento non supervisionato e dati sparsi.

Una nuova funzione di perdita migliora l'accuratezza nel segmentare le immagini mediche, concentrandosi sui confini.

Nuovo metodo migliora la visibilità dei vasi sanguigni durante le operazioni chirurgiche.

Nuove tecniche accelerano le scansioni MRI migliorando la qualità delle immagini.

Nuovo modello crea immagini dei tessuti usando sommari di rapporti degli esperti.

Questa ricerca sviluppa un modello per prevedere i profili genetici usando immagini di tessuti.

Uno studio per migliorare la ricostruzione delle immagini TC della testa usando la tecnologia del deep learning.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento automatico per l'imaging medico salvaguardando la privacy dei pazienti.

Nuovo modello di IA migliora in modo significativo l'efficienza e l'accuratezza nella classificazione dei tumori al cervello.

Analizzare come il suono si comporta nei fluidi in movimento e le sue implicazioni pratiche.

Nuove metriche migliorano la valutazione delle immagini mediche sintetiche per maggiore precisione.

Il nuovo modello migliora la qualità delle immagini della colonscopia per una migliore rilevazione dei polipi.

Un nuovo metodo semplifica la creazione di funzioni di trasferimento nel rendering volumetrico.

Un nuovo metodo migliora la segmentazione delle lesioni cutanee senza dati etichettati.

Migliorare le diagnosi delle lastre al torace tramite algoritmi guidati dal feedback.

Usando l'apprendimento auto-supervisionato per migliorare l'accuratezza dell'analisi delle immagini tissutali.

Nuove tecniche automatiche migliorano la risonanza magnetica fetale per una migliore cura prenatale.

Una nuova tecnica migliora la qualità delle immagini nella risonanza magnetica cardiovascolare.

VesselBoost migliora l'analisi dell'angiografia MRI per una migliore segmentazione dei vasi sanguigni.

Nuove tecniche migliorano la precisione dell'analisi delle immagini mediche.

Impara tecniche per migliorare l'accuratezza dei dati in ambienti rumorosi.

Le metalenti migliorano la raccolta della luce per fotocamere, sensori e imaging medico.

Nuovi metodi migliorano la chiarezza e l'analisi delle scansioni cerebrali.

Nuove strategie migliorano la valutazione delle mammografie per una migliore rilevazione del cancro al seno.

Uno studio recente rivela la struttura dettagliata del tessuto mammario umano e la sua importanza.

SLiMe semplifica la segmentazione delle immagini usando solo un esempio annotato.

I ricercatori migliorano le immagini della risonanza magnetica usando le informazioni di fase delle scansioni precedenti.

MAD offre un nuovo approccio per migliorare l'allineamento delle immagini mediche tra diverse tecniche.

Nuovi metodi migliorano il rilevamento degli aneurismi cerebrali usando l'apprendimento supervisionato debole.

Nuovo metodo migliora le ricostruzioni 3D negli esami colorectal.

Lo studio esplora come le onde interagiscono con i materiali pieni di particelle.

Questo studio migliora le tecniche di segmentazione per identificare i vasi sanguigni nelle immagini renali.

Un approccio innovativo riduce tempo e fatica necessari per l'annotazione dei video ecografici.

Unire GAN e VAE per migliori generazioni di immagini.

BroadCAM offre mappe di attivazione affidabili anche con dataset piccoli nel riconoscimento visivo.