Amit Sethi

ニューラルネットワークの意思決定を理解するための方法。

新しい技術が乳がん治療のHER2検査精度を向上させる。

少数ショット学習は、組織病理学における効率的な病気診断に新たな希望を提供してるよ。

WaveMixSR-V2は、低解像度の画像を効率的に高品質な出力に変換するよ。

新しい手法が動画要約の精度を高めつつ、計算コストを抑えてるよ。

FLeNSは、学習のスピードと通信効率をバランスよく改善することで、フェデレーテッドラーニングを向上させるんだ。

RL2は、少ないリソースで医療画像の質を評価する信頼できる方法を提供します。

PathoGen-Xは、より良い癌の生存予測のために画像データとゲノムデータを組み合わせてる。

HistoROIは、全スライド画像を使って医療診断の組織分類を向上させるんだ。

ディープラーニングアプローチがDLBCLサブタイプの分類を改善して、より良い治療法を提供する。

新しいアプローチで、癌検出のための医療画像分析の効率が向上したよ。

新しいアプローチが大きな組織画像の分析を強化して、より良い診断を実現するよ。

ネットワークの反転がニューラルネットワークの意思決定プロセスをどのように明らかにするかを学ぼう。

FLD+は、コンピューター生成画像の評価をより少ない、かつ正確な指標で改善するよ。

ハイブリッドアプローチがノイズのあるラベルで機械学習モデルをどう改善するかを学ぼう。