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Un nuovo metodo, EBUS-TBMC, offre un campionamento efficace dei tessuti per il cancro ai polmoni.

Un nuovo modello migliora l'analisi delle immagini chirurgiche mantenendo la privacy dei pazienti.

Questo studio valuta Bio-Clinical-BERT rispetto a un modello più semplice per il triage dei pazienti.

SSU-Net migliora l'accuratezza della segmentazione affrontando le incertezze spaziali e di scala.

Scopri come i modelli di deep learning elaborano immagini criptate mantenendo la privacy.

La tecnologia AI migliora gli esercizi di riabilitazione analizzando i dati video.

Il framework SERIL migliora il processo decisionale nell'imaging medico attraverso l'apprendimento continuo.

Questo modello migliora il machine learning nelle cliniche nonostante le diverse fonti di dati.

RecFusion offre una nuova prospettiva nel prevedere le preferenze degli utenti nei sistemi di raccomandazione.

Un nuovo metodo migliora l'affidabilità delle previsioni per i modelli di linguaggio tramite la previsione conforme.

L'ecografia con contrasto offre un metodo promettente per la diagnosi di lesioni pancreatiche.

Le tecniche di deep learning migliorano la segmentazione dei vasi retinici per una diagnosi della salute degli occhi migliore.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni della segmentazione delle immagini tramite tecniche innovative.

ExPeRT offre spiegazioni chiare per le previsioni dell'età cerebrale usando prototipi.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni del deep learning nonostante le etichette rumorose nelle immagini mediche.

Echo-ODE migliora la segmentazione dell'ecocardiografia per valutazioni migliori della salute del cuore.

Un nuovo modello migliora l'accuratezza della multi-classificazione usando stime di probabilità congiunta.

Un metodo per migliorare la comprensione delle reti neurali grafiche.

Un nuovo metodo in due fasi migliora l'accuratezza nei report delle scoperte CX-ray.

Utilizzare sia dati privati che pubblici migliora il machine learning garantendo la privacy.

Scopri il ruolo della tecnologia nel migliorare l'analisi delle immagini mediche.

Questo metodo migliora il machine learning incorporando l'incertezza nelle previsioni.

Un nuovo benchmark chiamato FedNoisy aiuta a gestire le etichette rumorose nell'apprendimento federato.

TADIL migliora l'apprendimento continuo per le macchine che affrontano compiti di dati in cambiamento.

I ricercatori stanno perfezionando i dispositivi assistivi per supportare meglio le persone con problemi di mobilità.

Questa libreria semplifica l'elaborazione dei dati sanitari per la modellazione predittiva usando i GPT.

Una guida su come gestire i compiti di machine learning esternalizzati tramite contratti efficaci.

Una recensione dei dataset di immagini whole-slide del cancro al seno per il progresso della ricerca.

Un metodo strutturato migliora l'accuratezza nella diagnosi del cancro al pancreas.

Scopri come il deep learning bayesiano migliora l'accuratezza e l'affidabilità delle previsioni.

Questo studio valuta l'efficacia dei metodi XAI nell'imaging medico.

Nuovo framework migliora la diagnosi della fibrosi epatica attraverso l'analisi delle immagini multi-view.

Uno sguardo all'apprendimento sicuro con più agenti in ambienti ristretti.

Affrontare le sfide della trasparenza nei processi decisionali dell'AI.

Un nuovo modello migliora il rilevamento delle fratture delle costole usando annotazioni dati diverse.

Valutare come i cambiamenti ambientali influenzano le prestazioni dei modelli di riconoscimento delle immagini.

QNNRepair migliora l'accuratezza delle reti neurali dopo la quantizzazione.

Un modello che impara continuamente mentre fornisce spiegazioni chiare per le sue decisioni.

Un nuovo metodo accelera le scansioni MRI mantenendo la qualità dell'immagine.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nell'elaborazione delle immagini mediche.