病理学 に関する最新の記事

BEPHは革新的な画像解析を通じて、がんの検出と生存予測を向上させるんだ。

TRACEは、AIを使って組織サンプルを分析することで、薬の安全性評価を向上させるよ。

泡細胞は脂質の蓄積と免疫反応を通じてさまざまな病気に影響を与える。

研究によると、免疫細胞が口腔癌のリスクを予測する役割があるって。

ハチミツは、ミツバチの健康に影響を与える植物や病原体についての洞察を明らかにするんだ。

この方法は、部分的なラベル情報を使って医療画像の腫瘍分類を改善するんだ。

ENSが腸の機能をどう制御しているか、そして病気での役割を発見しよう。

Triple U-Netを使った新しいアプローチが医療画像の核セグメンテーションを改善してるよ。

機械学習はスライド画像と遺伝子発現を組み合わせて、病気の理解を深める。

この研究は、全ゲノム重複ががんの発生と治療にどのように影響するかを調べている。

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。

新しいアプローチで膀胱癌の診断精度が向上した。

BPGTは、組織画像から遺伝子変異を予測する精度を向上させて、がん治療をより良くするんだ。

研究がミエリンと神経線維の複雑な関係を明らかにしている。

新しいモデルが高度な画像解析を使って乳がんの診断精度を向上させたよ。

新しい手法が組織画像解析を向上させ、病気の診断がより良くなる。

メラノサイト異型性の診断に機械学習がどう役立つかの紹介。

STimage-1K4Mは、詳細な画像と遺伝子データを組み合わせて、病気研究を向上させるんだ。

新しい方法で病理画像が強化されて、病気の診断がより正確になるよ。

新しい方法で、複数の重要な要因を同時に分析することで乳がんの診断が改善される。

新しいAIシステムが口腔腫瘍の診断に効果的な可能性を示してるよ。

新しいモデルが病理における画像とテキストの統合を強化したよ。

HoloHistoは、高解像度の組織画像のセグメンテーションを強化して、より良い分析を可能にするよ。

DGR-MILは、ホールスライド画像のインスタンスの多様性に注目することで、がんの検出を強化するんだ。

新しいAIモデルが肺癌の腫瘍セグメンテーションと診断を改善した。

新しいフレームワークが、大腸がんの遺伝子バイオマーカー予測を全スライド画像を使って改善したよ。

デジタル病理学研究と臨床応用における自己教師あり学習の影響を探る。

KSHV関連疾患におけるORF75の発現と調節を探る。

新しい方法がAIを使ってがんのグレーディング精度を向上させるんだ。

GPCは複数の病理分類タスクに対応した単一モデルを提供してるよ。

CAMPモデルは病理画像の分類を変えて、診断がもっと良くなるんだ。

C-DASHは、よりクリアな生物イメージングのために多光子顕微鏡を強化します。

FALFormerは、診断のための医療WSIの分析精度を向上させるよ。

HistoGPTは病理学者が組織画像からレポートを作成する方法を変えるよ。

新しいモデルが組織画像の品質を向上させて、病気の診断をより良くするよ。

新しいデータセットが骨髄生検における網状繊維の評価を向上させる。

新しい方法で医療用組織画像の分析精度が向上したよ。

感染した細胞がいろんな死に方でどう反応するかを調査中。

新しいプール法がAIを強化して、がんの検出をもっと良くする。

新しい方法は、画像データとゲノムデータを組み合わせて、癌の挙動を研究する。