研究が甲状腺結節をよりよく分類して、不必要な手術を減らすためのモデルを提案してる。
Shreeram Athreya, Andrew Melehy, Sujit Silas Armstrong Suthahar
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電気工学・システム科学 - 画像・映像処理
RSS新しいモデルが肺結節の早期発見を改善する。
Guohui Cai, Ying Cai, Zeyu Zhang
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画像のノイズ除去技術について学んで、クリアさとクオリティを向上させよう。
Cameron Khanpour
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イベントデータと従来のフレームを組み合わせて、より良い動きの分析をする方法。
Pritam P. Karmokar, Quan H. Nguyen, William J. Beksi
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MANTAは、ツールの選択を改善することでAI画像作成を簡単にしてくれるよ。
Ansh Chaurasia
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新しい方法がメモリとデコーディングプロセスの改善を通じて、ビデオオブジェクトセグメンテーションの精度を向上させてるよ。
Jintu Zheng, Yun Liang, Yuqing Zhang
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この方法はラジオ天文学のデータ収集と画像復元を改善する。
Olivier Leblanc, Yves Wiaux, Laurent Jacques
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新しい方法がロボットの障害物のあるハイキングコースでの安全な移動を助けてるよ。
Camndon Reed, Christopher Tatsch, Jason N. Gross
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人間とロボットの組み立て作業での協力を改善するために作られたデータセット。
Samuel Adebayo, Seán McLoone, Joost C. Dessing
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新しいアプローチでは、リアルタイムMRIを使って発話の動きを可視化するんだ。
Hong Nguyen, Sean Foley, Kevin Huang
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新しいAIアプローチが、異なる画像条件での腺癌の診断を改善します。
Abdul Qayyum, Moona Mazher Imran Razzak, Steven A Niederer
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新しい方法がCT画像を強化して、がん治療の計画をより良くする。
Belén Serrano-Antón, Mubashara Rehman, Niki Martinel
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未処理データから直接得られる、よりクリアな衛星画像の方法。
Michael Sprintson, Rama Chellappa, Cheng Peng
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分子物理学の基本概念とその実用的な応用を探ってみて。
Jun Liu, Geng Yuan, Weihao Zeng
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研究者たちは、温度の変動にも関わらず、ニューラルネットワークを使ってマルチモードファイバーイメージングの信頼性を向上させた。
Kun Wang, Changyan Zhu, Ennio Colicchia
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グラウンドトゥルースのベンチマークなしでセグメンテーションの質を評価するモデル。
Ahjol Senbi, Tianyu Huang, Fei Lyu
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新しい方法がリングアーチファクトを効果的に除去してCT画像の鮮明さを向上させる。
Ligen Shi, Xu Jiang, YunZe Liu
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この研究は、超音波画像を使って手のジェスチャーを認識する効果的な方法を明らかにしてる。
Keshav Bimbraw, Ankit Talele, Haichong K. Zhang
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患者のプライバシーを守りながら、医療画像を向上させるフェデレーテッドラーニングの役割を探る。
Nikolas Koutsoubis, Asim Waqas, Yasin Yilmaz
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新しい方法が、ロボットがオンラインの人間の動画を使ってタスクを学ぶ手助けをして、トレーニングの必要性を減らしてるよ。
Homanga Bharadhwaj, Debidatta Dwibedi, Abhinav Gupta
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拡張現実と仮想現実のための深度マップを強化する革新的な方法。
Marcos V. Conde, Florin-Alexandru Vasluianu, Jinhui Xiong
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新しい方法がMRIの画像を改善して、スキャン中の動きを修正するんだ。
Constantin Slioussarenko, Pierre-Yves Baudin, Marc Lapert
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新しい技術でHDR画像の色の正確さがアップして、表示がもっと良くなったよ。
Xenios Milidonis, Francesco Banterle, Alessandro Artusi
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この研究は、放射線治療のための深層学習セグメンテーションモデルにおける性別バイアスを調査してるよ。
Ricardo Coimbra Brioso, Damiano Dei, Nicola Lambri
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新しい手法は、医療画像の形と強度を統合することでセグメンテーションの精度を向上させる。
Wenhui Dong, Bo Du, Yongchao Xu
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新しい方法が単一光子カメラのエネルギー使用量を減らしつつ、画像品質を維持する。
Lucas J. Koerner, Shantanu Gupta, Atul Ingle
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スーパー解像技術は、現代の視聴基準に合わせて低品質の画像を強化するよ。
Yongrok Kim, Junha Shin, Juhyun Lee
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研究は、前立腺癌のグリソンスコアの精度を向上させるためのAI手法を探求している。
Amin Malekmohammadi, Ali Badiezadeh, Seyed Mostafa Mirhassani
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新しいモデルが内視鏡下下垂体手術の所要時間の予測を向上させた。
Anjana Wijekoon, Adrito Das, Roxana R. Herrera
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この記事は、顕微鏡画像セグメンテーションのためのU-Netとトランスフォーマーベースのモデルを比較してるよ。
Illia Tsiporenko, Pavel Chizhov, Dmytro Fishman
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TUMSynは、既存のスキャンとテキストプロンプトを使ってMRI画像を生成して、診断を助けるんだ。
Yulin Wang, Honglin Xiong, Kaicong Sun
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RL2は、少ないリソースで医療画像の質を評価する信頼できる方法を提供します。
Pranav Jeevan, Neeraj Nixon, Abhijeet Patil
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レンズなしのイメージング技術の課題と解決策を探る。
Eric Bezzam, Stefan Peters, Martin Vetterli
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新しいアプローチは、講義のビデオとスライドを組み合わせて、学生の参加を向上させるんだ。
Katharina Anderer, Andreas Reich, Matthias Wölfel
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研究は、医療画像セグメンテーションにおける損失圧縮の影響を調べてるんだ。
Anvar Kurmukov, Bogdan Zavolovich, Aleksandra Dalechina
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PathoGen-Xは、より良い癌の生存予測のために画像データとゲノムデータを組み合わせてる。
Akhila Krishna, Nikhil Cherian Kurian, Abhijeet Patil
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新しい方法が医療画像の検出精度を向上させる。
Tingting Yang, Liang Xiao, Yizhe Zhang
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ディープラーニングがナノ粒子のイメージングと分析をどう高めるかを発見しよう。
Hanlei Zhang, Jincheng Bai, Xiabo Chen
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研究者たちは、牛の健康評価と乳品質を向上させるために動画技術を利用している。
Minghao Wang, Pinxue Lin
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DRL-STNetは、異なるモダリティの医療画像のセグメンテーションを改善するよ。
Hui Lin, Florian Schiffers, Santiago López-Tapia
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