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

Un nuovo framework migliora il riconoscimento delle azioni in contesti dinamici.

Un framework progettato per migliorare l'analisi dei dati medici attraverso la partnership tra umani e intelligenza artificiale.

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

Un nuovo metodo per identificare vulnerabilità nei sistemi DRL.

Uno studio svela il potenziale del LACI nella valutazione dell'insufficienza cardiaca.

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

Questo nuovo modello migliora la trasparenza nelle decisioni dell'IA usando concetti umani.

Esaminando le differenze di prestazione nel machine learning per le immagini retiniche e la rilevazione dell'ipertensione.

Uno studio ha rivelato vulnerabilità nei modelli di intelligenza artificiale usati per la diagnosi del cancro.

I modelli di deep learning analizzano le registrazioni vocali per identificare insufficienza respiratoria e stimare i livelli di ossigeno.

Una guida per gestire le incertezze nella segmentazione delle immagini mediche per una diagnosi migliore.

I modelli avanzati prevedono le condizioni cardiache utilizzando segnali PPG e ECG.

Uno studio sull'uso dei modelli linguistici per valutare i metodi di spiegazione dell'IA per il riconoscimento delle attività.

Un nuovo metodo migliora l'analisi dei dati sicuri proteggendo la privacy.

Esplorando il ruolo delle reti neurali a picchi nell'apprendimento federato verticale per la privacy dei dati.

Esaminando i rischi per la privacy nelle spiegazioni dei modelli e strategie per migliorare la sicurezza.

i-CardiAx è un dispositivo indossabile per la rilevazione precoce della sepsi tramite monitoraggio continuo dei segni vitali.

WLDA migliora la classificazione dell'AI gestendo i dati mancanti in modo efficace.

Scopri come l'apprendimento continuo sta trasformando l'intelligenza artificiale e le sue applicazioni.

Nuove tecniche migliorano l'imaging medico usando la Tomografia a Impedenza Elettrica.

Nuove tecniche migliorano il monitoraggio dei cambiamenti tumorali durante la chemioterapia per il cancro ovarico.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento delle anomalie affrontando il clustering testuale nei modelli.

LightPHE rende più semplice proteggere i dati sensibili usando la crittografia omomorfica.

Lo studio valuta la capacità dei LLM avanzati di rispondere a domande complicate degli esami medici.

Un approccio auto-supervisionato migliora il riconoscimento dei punti di riferimento con poche immagini a raggi X etichettate.

Un nuovo modello migliora il riempimento dei dati mancanti nelle tabelle.

Un nuovo metodo migliora l'analisi delle risonanze magnetiche del cervello usando tecniche auto-supervisionate.

Una guida su come le CNN migliorano l'elaborazione e il riconoscimento delle immagini.

Nuovo metodo migliora la generazione di dati sintetici garantendo la protezione della privacy.

Analizzare il ruolo dell'Agile nel migliorare la gestione dei programmi sanitari e i risultati.

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

Un nuovo modo per valutare l'affidabilità dei metodi che spiegano il processo decisionale dell'IA.

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

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

Una nuova metrica per valutare la coerenza delle previsioni del modello nelle applicazioni critiche.

Un metodo per individuare e capire le debolezze nei modelli di linguaggio per migliorarne l'affidabilità.

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

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

Nuovo approccio ai dati sintetici migliora la privacy nell'apprendimento federato.