Ulas Bagci

この作業は、ノイズ除去方法を使って網膜の眼底画像のセグメンテーションを改善してるよ。

チャレンジは、治療計画をより良くするために脳のスキャンで腫瘍の輪郭を強化することを目指している。

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。

ディープラーニングの革新が医療画像の精度を向上させて、より良いヘルスケアの結果をもたらしてる。

新しいモデルが肝硬変の画像化とセグメンテーション精度を改善した。

PolypDBは、多様なデータセットを提供することで大腸内視鏡の精度を高めるよ。

FANetv2は大腸内視鏡画像のポリープ検出を強化して、治療結果を良くするんだ。

研究者たちが子供の脳腫瘍を見つけるためのデュアルモデルアプローチを開発した。

患者のプライバシーを守りながら膵臓の成長を評価する新しいアプローチ。

新しい方法が皮膚病変の分類を改善し、患者データを守る。

PEP-Netは肺塞栓症患者の生存率予測を改善する。

新しいフレームワークがラベル付きとラベルなしのデータを使って医療画像解析を向上させる。