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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.

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

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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.

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

Esplorando la natura flessibile e le applicazioni delle reti neurali liquide.

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.

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

Esplorando la necessità di controlli di qualità nei report di radiologia generati dall'AI.

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

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento delle attività umane usando dati scheletrici.

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

StarCache migliora la velocità e l'efficienza dell'accesso ai dati nelle reti moderne.

Questo articolo parla dell'importanza di rilevare anomalie nei dati delle serie temporali in vari settori.

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

Un nuovo framework punta a ridurre le allucinazioni nei LVLM tramite recupero attivo.

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Un nuovo approccio migliora la qualità delle immagini MR riducendo il tempo di raccolta.

L'IA migliora l'analisi della capillaroscopia del unghia per avere migliori informazioni sulla salute.

Le tecniche di deep learning migliorano l'identificazione del forame mentale nelle radiografie dentali.

Uno studio rivela come la diversità dei pazienti influisce sui modelli di segmentazione nella sanità.

Combinare i metodi esistenti migliora il rilevamento OOD per applicazioni di machine learning più sicure.

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L'imaging PET a tre gamma migliora la rilevazione del cancro grazie a una maggiore sensibilità e qualità dell'immagine.

Valutare le innovazioni digitali nel trattamento della tubercolosi e il loro impatto economico in Etiopia.