Articoli più recenti per Tecnologia sanitaria

M UNet migliora la rilevazione precoce dei polipi per combattere il cancro colorettale.

Un nuovo metodo migliora la precisione della segmentazione utilizzando l'adattamento del dominio semi-supervisionato.

I LDM migliorano il riconoscimento di dati fuori distribuzione nelle immagini mediche 3D.

Le Reti Neurali a Grafo cambiano il modo in cui analizziamo i dati delle serie temporali per fare previsioni migliori.

Un nuovo metodo migliora l'allineamento delle scansioni CT e MRI nell'imaging medico.

Un nuovo metodo aumenta l'affidabilità nei modelli di deep learning affrontando l'incertezza predittiva.

Un nuovo metodo per migliorare la segmentazione delle immagini mediche attraverso il consenso degli esperti.

Un nuovo framework migliora l'analisi delle immagini a tutto campo per la diagnosi del cancro.

Un nuovo sistema semplifica la codifica delle malattie per una gestione migliore dei dati sanitari.

Un metodo per migliorare la qualità delle immagini utilizzando tecniche dell'architettura Vision Transformer.

Un framework per migliorare le previsioni usando l'astensione contro i dati fuorvianti.

Un nuovo framework per migliorare i modelli di deep learning per i dati delle serie temporali.

Questo documento parla di molteplicità predittiva e propone algoritmi di insieme per previsioni più eque.

Uno studio rivela delle intuizioni sulla sintesi e sul rispondere a domande nei testi biomedici.

Piccole distorsioni nell'IA possono portare a grandi ingiustizie.

Uno sguardo agli attacchi di inferenza di appartenenza e le loro implicazioni per la privacy dei dati.

Questo articolo esplora come l'analisi delle perturbazioni migliori la comprensione delle decisioni dell'IA con i dati delle serie temporali.

I biomarcatori digitali stanno cambiando il modo in cui monitoriamo e comprendiamo la salute.

Una nuova metrica migliora la precisione e la chiarezza delle previsioni del modello.

Un nuovo metodo riduce il input degli utenti nel feedback del modello per migliorare le prestazioni.

Un nuovo modo per migliorare l'efficienza del Federated Learning e le prestazioni del modello.

Esplorando tecniche di few-shot learning per migliorare la diagnostica nell'imaging medico.

Indagando su come la tecnologia vocale può prevenire la partecipazione duplicata dei pazienti negli studi clinici.

Un metodo per chiarire le previsioni del machine learning usando grafi causali.

Metodi innovativi migliorano la rilevazione delle malattie cardiache usando dati ECG.

Uno sguardo a come i modelli di deep learning funzionano per capire l'attività cerebrale.

Presentiamo un metodo per aumentare l'affidabilità nel recupero delle immagini per applicazioni critiche.

FreeCOS migliora la segmentazione di forme complesse usando tecniche auto-supervisionate e dati sintetici.

Esaminando i punti di forza e di debolezza del split learning nella privacy dei dati.

La patologia digitale migliora l'efficienza e la collaborazione nell'esame dei campioni di tessuto.

Esaminare l'impatto dei modelli NLP sulla ricerca biomedica e sulla salute.

Un nuovo framework per potenziare i modelli di apprendimento per rinforzo in ambienti imprevedibili.

Tecniche innovative puntano a migliorare la privacy nell'analisi dei dati con l'IA.

Uno studio che valuta i metodi di apprendimento usando dati etichettati limitati nell'imaging medico.

Un nuovo metodo usa le immagini video per migliorare il posizionamento durante la bronchoscopia.

PeTRA punta a migliorare la mobilità dei pazienti garantendo sicurezza durante il trasporto in ospedale.

Esaminando il ruolo del deep learning nel migliorare l'accuratezza e l'affidabilità della risonanza magnetica.

Nuovi metodi migliorano l'affidabilità delle previsioni in scenari difficili per i modelli di machine learning.

La risonanza magnetica fetale migliora la rilevazione di problemi di sviluppo nei feti.

Nuove intuizioni migliorano le prestazioni predittive nei modelli statistici.