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pcaGAN offre soluzioni innovative per migliorare il recupero delle immagini da dati rumorosi.

Questo studio valuta l'apprendimento zero-shot e few-shot nelle applicazioni cliniche.

FisherMask migliora i modelli di deep learning dando priorità ai campioni di dati essenziali.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza e la trasparenza nella diagnosi delle lesioni cutanee per i medici.

L'addestramento dell'IA con immagini artificiali migliora l'accuratezza delle immagini medicali.

Un framework unificato per migliorare la spiegabilità dei modelli di machine learning.

Un nuovo approccio migliora come i computer imparano dall'esperienza.

Nuovo metodo migliora la qualità delle immagini della PET per diagnosi migliori.

Uno sguardo ai metodi di comunicazione sicura, incluso il trasferimento quantistico oblivious.

Combinare la PET e la TC migliora la chiarezza e riduce i rischi da radiazioni.

Il team di BeeManc ha usato modelli avanzati per semplificare testi medici complessi al PLABA-2024.

Scopri come affrontare il rumore delle etichette nel machine learning per avere una precisione migliore.

Combinare il federated learning e le GNN per una valutazione migliore degli ictus, mantenendo la privacy dei pazienti.

Un nuovo metodo unisce efficienza e precisione nel Federated Learning.

Un nuovo dataset aiuta a migliorare l'analisi delle immagini mediche e a capire meglio l'incertezza.

ProP offre un modo efficace per rilevare attacchi backdoor sui modelli di machine learning.

Questo articolo esamina strategie per migliorare l'apprendimento profondo in diversi contesti di immagini mediche.

I ricercatori migliorano il controllo dei robot morbidi con innovative tecniche di neuroevoluzione.

Un nuovo approccio per migliorare il rilevamento OOD nei modelli di machine learning.

Scopri come le BNN aiutano le macchine a prendere decisioni informate in situazioni incerte.

Nuove tecniche aiutano a rilevare problemi di vista nei neonati prematuri.

Una guida per capire le performance dei modelli AI usando il framework FEET.

Scopri come TRACE migliora le valutazioni della salute con un'integrazione dati avanzata.

Esaminando strategie per migliorare l'affidabilità del deep learning contro minacce avversarie.

LAMINAR offre approcci freschi per organizzare e comprendere dati complessi.

Un nuovo sistema punta a migliorare la trasparenza dell'IA in settori critici come la sanità.

Usare il machine learning per valutare i movimenti dei neonati per avere intuizioni precoci sullo sviluppo.

MCCE offre soluzioni per le sfide dei dati assenti nelle spiegazioni dei modelli.

Un nuovo metodo rivela il movimento dei tessuti in tempo reale usando la tecnologia MRI.

I ricercatori hanno sviluppato un nuovo metodo per analizzare le immagini cerebrovascolari usando dati etichettati e non etichettati.

Combinare dati clinici e omici per migliorare le previsioni sugli esiti del cancro.

Nuovi metodi migliorano le previsioni su problemi di salute futuri usando le immagini mediche.

Quest'articolo esamina tecniche zero-shot per rilevare anomalie nelle immagini mediche.

Capire il ruolo dell'IA nella medicina attraverso tecniche di IA spiegabile (XAI).

Essere gentili aiuta l'IA a servire meglio gli esseri umani.

Un nuovo modello sembra promettente nell'integrare dati sanitari diversi per una diagnosi migliore.

Un plugin protegge i modelli di apprendimento federato da aggiornamenti dannosi senza compromettere la privacy dei pazienti.

La segmentazione è fondamentale per un'imaging cerebrale e una diagnosi accurata.

Le telecamere di profondità offrono nuovi metodi per monitorare il respiro senza contatto fisico.

Nuovo metodo migliora la classificazione delle lesioni cutanee proteggendo i dati dei pazienti.