Dorit Merhof

新しい手法が医療画像でデータが限られた中で画像セグメンテーションを改善してるよ。

新しい手法がトランスフォーマーモデルを改善して、医療画像解析がより良くなるよ。

新しい方法が、ラベル付きデータを少なくして医療画像のセグメンテーションを改善する。

革新的な暗黙の神経表現で医療画像を革命的に変える。

D-LKAアテンションは、医療画像のセグメンテーションの精度と効率を向上させる。

新しいモデルは、高周波のディテールに焦点を当てることで医療画像のセグメンテーションを改善するよ。

DermoSegDiffは、皮膚病変の特定精度を向上させて、早期診断を助けるよ。

形状の事前情報を使ったインスタンスセグメンテーションの新しい方法が、データが限られた状況での有望さを示している。

インスタンスセグメンテーション評価指標への新しいアプローチが提案されたよ。

画像処理におけるビジョントランスフォーマーの台頭とその効率を探ろう。

LHU-Netは医療画像のセグメンテーションの精度と効率を向上させて、医療従事者を手助けするよ。

マンバモデルは医療画像の解釈において精度と効率を向上させる。

二段階のアプローチでMRIを使って脳の転移のセグメンテーション精度が向上する。

MSA Netは革新的な技術を使って医療画像のセグメンテーションの精度を向上させる。

新しいアプローチがデジタル病理を強化しつつ、患者のプライバシーを守ってるよ。

新しいアプローチが、学習可能な活性化関数を使って画像や形状の表現を向上させるよ。