GASA-UNetは、より良い診断と治療のために3D医療画像のセグメンテーションを改善する。
Chengkun Sun, Russell Stevens Terry, Jiang Bian
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最先端の科学をわかりやすく解説
GASA-UNetは、より良い診断と治療のために3D医療画像のセグメンテーションを改善する。
Chengkun Sun, Russell Stevens Terry, Jiang Bian
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新しい方法が医療画像で血管を特定する精度を向上させたよ。
Amine Sadikine, Bogdan Badic, Jean-Pierre Tasu
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ディープラーニングが糖尿病網膜症や黄斑浮腫の早期発見を向上させる。
Philippe Zhang, Pierre-Henri Conze, Mathieu Lamard
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新しい方法で心臓組織の評価が改善されて、より良い治療の決定ができるようになった。
Franz Thaler, Darko Stern, Gernot Plank
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画像データを効果的に圧縮するための改善された方法を見てみよう。
Chajin Shin, Sangjin Lee, Sangyoun Lee
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AMP-Netの画像技術向上における役割を見てみよう。
Odysseas Pappas, Jonathan Mamou, Adrian Basarab
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新しい方法は、腫瘍評価のために画像診断と組織学を組み合わせてるんだ。
Robert Phillips, Constantine Zakkaroff, Keren Dittmer
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内因画像を使って、1枚の写真からHDR画像を作る方法。
Sebastian Dille, Chris Careaga, Yağız Aksoy
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深層学習モデルをより明確に視覚化して理解するための新しいアプローチ。
Athanasios Karagounis
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新しい方法が医療画像のセグメンテーションで偽陽性を減らす。
Alexander Jaus, Simon Reiß, Jens Kleesiek
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新しいモデルが物理学と機械学習を使って多様な脳のMRI画像を作成する。
Sven Lüpke, Yousef Yeganeh, Ehsan Adeli
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ハイパースペクトルイメージングとディープラーニングを組み合わせて、材料分類を改善する。
Savvas Sifnaios, George Arvanitakis, Fotios K. Konstantinidis
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新しいアプローチでMRIスキャンのMS病変セグメンテーションの精度が向上した。
Maximilian Rokuss, Yannick Kirchhoff, Saikat Roy
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新しい方法が、医者が音波を使って肝臓の病気を診断するのを改善するよ。
Flavien Bureau, Elsa Giraudat, Arthur Le Ber
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新しい方法でMRIの画像品質とスピードが向上した。
Chinmay Rao, Matthias van Osch, Nicola Pezzotti
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FeDETRは、冠動脈狭窄の評価を改善するためにフェデレーテッドラーニングを使ってるよ。
Raffaele Mineo, Amelia Sorrenti, Federica Proietto Salanitri
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新しい方法でMRIの画質が向上し、スキャン時間が短縮される。
Qi Chen, Xiaohan Xing, Zhen Chen
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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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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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