ESP-MedSAMは医療画像のセグメンテーションを強化して、医療従事者のために精度と効率を向上させるよ。
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最先端の科学をわかりやすく解説
ESP-MedSAMは医療画像のセグメンテーションを強化して、医療従事者のために精度と効率を向上させるよ。
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連合学習は、患者データを守りながら医療画像を強化するんだ。
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OCTolyzerは、OCTとSLO画像の分析を強化して、より良い目の健康情報を提供してくれるよ。
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SongCiは視覚的および文書的分析を通じて法医学的検査を強化する。
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霧の影響を受けた画像品質を向上させる方法を見てみよう。
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新しいアプローチで、ラベルなしデータと自己教師あり技術を使って医療画像の精度が向上したよ。
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新しい方法が超音波画像で胎児の脳の問題をより良く検出できるようにする。
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光場画像解像度を改善する新しい方法を紹介します。
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ぼやけた指紋をより正確に識別できるようにする新しい方法が登場した。
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新しい方法が、クリーンな参照なしでもMRIの画像品質を向上させるよ。
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さまざまなアプリで移動物体を追跡する最新の進展をチェックしてみて!
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研究者たちが子供のX線で手首の骨折を特定する技術を改善したよ。
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革新的なアプローチが冠動脈のモデリングを向上させ、心臓病治療を改善する。
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新しい方法がパーキンソン病の治療計画のための脳セグメンテーションを改善する。
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新しい方法が光場イメージングを使った深度推定の精度を向上させる。
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新しいシステムがディープラーニング技術を使って組織分類を改善するんだ。
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AIは高度な画像技術を使って大腸ポリープの早期発見を改善する。
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HDRSplatは、低光条件での3Dモデリングの精度を向上させるよ。
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ディープラーニング技術は、CTスキャンから膵臓をセグメント化するのに可能性を示してるよ。
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DeepCleanは画像の歪みを自動で見つけて修正するよ。
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新しいフレームワークが消化管画像におけるポリープ検出の精度を向上させる。
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新しいモデルで、UnetとTransUnetを組み合わせて、核のセグメンテーションを改善するやつ。
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研究はnnU-Netが心臓MRI画像をセグメント化する効果を評価している。
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新しいイメージング技術が脳の毛細血管の機能を監視するのに役立つ。
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画像作成を簡単にし、細胞イメージングの精度を向上させる方法を紹介するよ。
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新しいモデルがデジタル病理の臨床業務を改善する。
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新しい方法が網膜画像のアライメントを改善して、目の病気の診断を助ける。
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新しいAI技術が卵巣がんのサブタイプ分類を向上させる。
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LKCellは医療画像で細胞核を識別する効率的な方法を提供してるよ。
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新しい方法でMRI画像が強化され、再構築の不確実性が表示されるようになった。
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新しい方法が医療画像を改善し、患者データを守る。
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DeepLabv3++モデルは、大腸癌のスクリーニング精度を向上させる。
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新しい方法がハイパースペクトルイメージングを改善して、手術の成果が良くなるよ。
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医療画像登録の新しい方法を探って、その効果を見てるよ。
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X-Fakeフレームワークは、より良いディープラーニングアプリケーションのためにシミュレートされたSAR画像の品質を向上させるよ。
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患者のプライバシーを守りつつ、医療画像分類を改善する新しいアプローチ。
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この研究では、AIの説明方法を評価するために平均意見スコアを導入してるよ。
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新しい技術が、単一光子LiDARを使って厳しい条件下での深度推定を改善してるよ。
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二相法は心臓画像解析の精度を高める。
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研究者たちは合成画像と機械学習を使って胎児の超音波精度を向上させている。
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