Johannes C. Paetzold

この記事では、ディープラーニングに対応した3D画像のスケルトン化の新しい方法を紹介します。

研究者たちは、グラフニューラルネットワークを使ってMS疾患の活動をよりよく予測している。

新しい戦略が、さまざまなアプリケーションのための画像からグラフへの変換を簡素化してるよ。

血管のリアルな3Dモデルを作るための新しいアプローチ、デノイジング拡散を使って。

FedPIDは腫瘍のセグメンテーションを強化しつつ、患者データを守るんだ。

Topographは、形やつながりを保ちながら画像セグメンテーションを素早く行う方法を提供してるよ。

効率的な画像セグメンテーション手法におけるトポロジーの重要性を探る。