Articoli più recenti per Patologia

Nuovi modelli migliorano la qualità delle immagini tissutali per una diagnosi delle malattie più precisa.

Un nuovo dataset migliora la valutazione delle fibre reticolari nelle biopsie del midollo osseo.

Un nuovo metodo migliora la precisione nell'analisi delle immagini di tessuti medici.

Indagare come le cellule infette rispondono attraverso diversi meccanismi di morte.

Un nuovo metodo di pooling migliora l'IA per una migliore rilevazione del cancro.

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

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

Questo studio presenta un framework in due fasi per generare dati nella ricerca medica.

Sviluppare un modello AI affidabile per migliorare la diagnosi del cancro alla prostata dalle biopsie.

La colorazione con ematossilina ed eosina migliora la valutazione delle cellule immunitarie nei tumori.

Un nuovo framework migliora la classificazione WSI incorporando il contesto spaziale.

NuLite semplifica la diagnosi del cancro con segmentazione delle immagini veloce ed efficiente.

Un nuovo metodo migliora l'analisi dei tessuti usando più coloranti e machine learning.

Il nuovo modello affronta il crollo delle caratteristiche nella patologia digitale usando la normalizzazione delle macchie.

Snuffy offre una soluzione di machine learning per un'analisi WSI precisa.

HistoGym aiuta nella diagnosi del cancro usando l'IA per analizzare le immagini dei tessuti.

Uno sguardo più da vicino ai rari tumori delle ghiandole salivari, i loro fattori genetici e le opzioni di trattamento.

Approcci innovativi stanno migliorando la rilevazione del cancro attraverso l'analisi delle immagini intere delle fette.

Scopri come l'AI sta trasformando la diagnosi nella patologìa computazionale usando modelli di base e modelli linguistico-visivi.

Un nuovo approccio migliora l'identificazione TLS usando tecniche di colorazione più semplici.

Histo-Diffusion migliora l'imaging ad alta risoluzione per una diagnosi precisa delle malattie.

Un nuovo metodo migliora la classificazione dei tessuti cancerosi usando modelli vision-linguaggio.

MoPaDi crea immagini controfattuali per aiutare nella diagnosi del cancro.

I ricercatori sviluppano metodi per standardizzare le immagini delle cellule sanguigne per diagnosi migliori.

Un nuovo approccio migliora la patologia digitale garantendo al contempo la privacy dei pazienti.

Uno studio mostra che le variazioni di colorazione ostacolano le reti neurali profonde nella previsione del cancro.

Esplorare il ruolo della germogliazione tumorale nel prevedere gli esiti del cancro colorettale.

AMD-MIL migliora l'analisi dei tessuti per una diagnosi delle malattie più veloce e precisa.

La ricerca svela come le interazioni cellulari influenzano gli esiti del cancro colonrettale.

Questo articolo esamina l'affidabilità dei modelli MIL nelle applicazioni cliniche.

Indagine sui problemi del dataset che influenzano l'accuratezza della classificazione delle immagini tessutali.

Un modello automatizzato migliora la creazione di referti patologici multi-organo.

Nuove scoperte evidenziano il ruolo della PrP nelle malattie da prioni e possibili strategie di trattamento.

Un nuovo approccio AI migliora la diagnosi di adenocarcinoma in diverse condizioni di imaging.

FAST migliora la classificazione delle malattie usando immagini a scorrimento completo con il minimo input di esperti.

La ricerca esplora metodi di intelligenza artificiale per migliorare l'accuratezza della classificazione di Gleason nel cancro alla prostata.

Uno studio mostra che gli strumenti di intelligenza artificiale sono super bravi a rispondere a domande di patologia rispetto ai tirocinanti umani.

HistoROI migliora la classificazione dei tessuti nella diagnostica medica usando immagini a tutta diapositiva.

Gli effetti batch complicano il ruolo del deep learning in istopatologia, influenzando l'analisi delle malattie.

Indagando il processo d'invasione di Toxoplasma gondii e i suoi effetti sulle cellule ospiti.