合成データは医療画像の課題に対して有望な解決策を提供する。
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電気工学・システム科学 - 画像・映像処理
RSSSegCLRは、ラベル付きデータとラベルなしデータの両方を使って、目の画像セグメンテーションを改善する。
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新しいハイブリッドシステムは、効率的な画像分類のために光学的手法と電子的手法を組み合わせてるよ。
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エッジ支援型ワイヤレスネットワークにおけるXRパフォーマンス分析のための包括的なフレームワーク。
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この研究は、網膜疾患の早期発見のためにAIを使うことに焦点を当ててるんだ。
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CoVScreenは、胸部X線とディープラーニング技術を使ってCOVID-19の診断を改善するよ。
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新しいデータセットと検出システムで農家の果物収穫効率が向上。
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AI手法は、不確実性を推定することで放射線治療の線量予測を向上させる。
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BraTSチャレンジは、ディープラーニングを使った自動的な髄膜腫のセグメンテーションの限界を押し広げてる。
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この研究は、卵巣がんのサブタイプを分類するAIの可能性を調べてるよ。
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参加者は競争の中で劣化した画像の修復に取り組んでいる。
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自己教師あり学習技術を使った新しい画像ノイズ除去アプローチ。
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色の正確さを改善するための画像変換方法。
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ロボットが人との会話をもっと理解して説明できるように探求してる。
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この研究は、新しいモデルアプローチで脳腫瘍のセグメンテーションを改善することに焦点を当てている。
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新しい技術が限られたデータからの画像再構成を改善してるよ。
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グローバルな課題が乳房密度分類のためのフェデレーテッドラーニングを強調してる。
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新しいモデルがCOVID-19の医療画像解析を手助けします。
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新しい方法で、限られた角度からの心臓CT画像の質が向上したよ。
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AIMCとDIMCを使った機械学習タスクについての考察。
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最新のビジュアルデータ処理とコーディングのトレンドを発見しよう。
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画質を向上させ、ファイルサイズを削減する新しい効率的な動画圧縮方法。
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確率的手法を使って低解像度画像を改善する新しいアプローチ。
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リアルな医療画像生成のための深層生成モデルに焦点を当てたチャレンジ。
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リモートセンシングを使って中国の森林バイオマス推定を改善する。
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画像品質向上のための拡散モデルとGANの性能に関する研究。
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新しいフレームワークが先進の深層学習技術を使って列車の故障検出を強化する。
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UniCompressは高度なAI技術を使って医療画像の保存と転送を改善する。
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VERTは複雑なエリアでの超音波画像を改善して、明確さと正確さを高めるんだ。
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医療画像における不確実性を定量化して、診断を改善する方法。
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新しいアプローチで膀胱癌の診断精度が向上した。
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EyeMoSは、マルチモダリティ学習と不確実性推定を通じて、眼疾患の検出を改善します。
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新しい方法で、ハイパースペクトル画像とマルチスペクトル画像の融合が改善されたよ。
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CV-VAEは既存のモデルにおける動画生成の効率と品質を向上させる。
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新しい処理方法がリアルタイムイメージングのQISを改善する。
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新しいCCSO技術がビデオコーディングの効率と画質を改善。
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新しい方法が医療画像から予測バイオマーカーの発見を強化する。
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新しい方法が、再発リスクに直面している肺癌患者の予測を改善する。
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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。
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知識蒸留は、限られたデータで医療画像のセグメンテーション精度を向上させる。
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