BCDNetは、リソースの必要が少ない効率的な乳がん検出を提供します。
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電気工学・システム科学 - 画像・映像処理
RSS筋肉の怪我で白血球を数える新しい方法が、治癒分析を改善する。
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新しいモデルが低線量CTスキャンの画像品質を向上させる。
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MSFMambaは、ハイパースペクトル、LiDAR、SARデータを組み合わせることで分類精度を向上させる。
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新しいモデルが脳卒中回復のためにCTスキャンからCSTの整合性を予測する。
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ラベルノイズの中でモデルの精度を向上させる新しいアプローチ。
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新しい攻撃方法がディープフェイク検出システムを無効にしてる。
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新しいプラグインで3Dスライサーの3D医療画像のラベリングが簡単になったよ。
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Histo-Diffusionは、正確な病気診断のために高解像度の画像化を改善するんだ。
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ディープラーニングモデルが胸部X線からのCOVID-19検出を改善して、医療の支援に役立ってるよ。
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新しい方法が心血管画像診断の精度を高めて、より良い心臓健康評価を実現するよ。
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新しいシステムがYOLOとSAMを組み合わせて、手術中の神経膠腫検出を改善するんだ。
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ディープラーニングがAOSLO画像内のコーン光受容体の自動検出を強化する。
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新しいビデオ解析技術が、センサーなしで心臓の信号を効果的に捉えることができるようになったよ。
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新しい方法でロボットのカメラ画像が安定して、認識力が向上するよ。
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バイオマーカーの関係を通じて緑内障を診断する新しいアプローチ。
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LV-UNetはリアルタイムアプリケーション向けの効率的な医療画像セグメンテーションを提供します。
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動画映像から乱流の強さを推定する方法に関する研究。
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新しい方法が、ディープラーニングを使って沿岸ダイナミクスの予測を改善してるよ。
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NeRF-CAは限られたX線画像から4Dビジュアルを再構築することで心臓画像を改善する。
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ECDBモデルは、より良いコントロールと効果的な技術を通じて画像復元を強化するよ。
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OrthoDocはCT画像とテキストを組み合わせて、医療診断を改善するんだ。
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新しいメソッドMedDetは、先進的な技術を使って頸椎椎間板ヘルニアを検出する効率を向上させるよ。
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学習した手法が画像圧縮の効率と品質を向上させる。
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この記事では、医療用異物を評価するための暗視野X線撮影の利点について探ります。
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医療画像における異なる説明が機械学習モデルに与える影響についての研究。
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ResEmoteNetは、さまざまなアプリケーションで機械が顔の表情を読む方法を改善する。
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眼底とOCT画像を組み合わせた方法がAMDの診断精度を高める。
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新しい手法が動画生成の品質と効率を向上させる。
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新しい方法で水中画像の鮮明さが大幅に向上した。
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新しいフレームワークは、より良い診断のために局所的な解剖情報を使って医療画像を強化するんだ。
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新しいアプローチが心臓MRIの画像を向上させ、ノイズを減らして詳細を改善したよ。
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新しいモデルが、限られたデータを使って深層学習でDWI画像の質を向上させるよ。
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深層学習は、THz波を使って隠れた物体を見る能力を高めるんだ。
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制御された環境でのネズミの行動を監視するためにUWBセンサーを使う研究。
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研究では、MRIデータを使ってECG電極の配置を自動化する方法を提案してるよ。
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画像圧縮の新しい手法が効率と品質を向上させてるよ。
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自動化モデルはMRI画像から軟部組織腫瘍を正確にセグメント化するのに期待が持てる。
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AIは胎児の超音波検査で頭蓋顔面異常の識別を改善するのに役立ってるよ。
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新しいアプローチで衛星画像の結合が改善され、分析がより良くなるよ。
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