Shaoting Zhang

PathOmicsは、病理学とゲノムデータを統合して大腸がんの生存予測を改善するんだ。

画像とテキストを組み合わせて、病理画像の分類を強化する新しいアプローチ。

新しいモデルがCTと病理画像を使って肺癌のサブタイプ分類を改善したよ。

新しいアプローチが、さまざまなソースでの医療画像のセグメンテーションを向上させる。

基盤モデルが医療の結果を改善する役割を探る。

A-Evalは、さまざまなデータセットで腹部の臓器をセグメント化するモデルを評価する。

OpenMEDLabは、より良い医療のために医療AIツールやリソースへのアクセスを向上させるよ。

このアプローチは、大量のラベル付きデータなしで医療画像のセグメンテーションを改善するんだ。

新しいモデルがCTスキャンで器官や腫瘍の識別を向上させる。

MedViLaMは、分析と意思決定を向上させるために複数の医療データタイプを統合するよ。