病理学 に関する最新の記事

新しい方法で、生検スライドの組織識別が向上して、アーティファクトを取り除くんだ。

MuTILsは、乳がん組織内の腫瘍浸潤リンパ球の分析を改善する。

研究によると、虚血時間が癌組織のバイオ分子の質に大きく影響することがわかった。

機械学習を使ってデジタル病理を強化し、より良い病気の診断を目指す。

新しいモデルが医療における全スライド画像の特徴抽出を改善したよ。

新しい方法が、がん検出においてモデルが組織サンプルを解釈するのを向上させる。

EndoNetは、組織分析の精度向上のためにHスコアの計算を自動化するよ。

大腸癌の間に細胞間の相互作用の変化が明らかになったよ。

新しいモデルは、インスタンスセグメンテーションを使って腎生検の診断精度を向上させる。

病気の分類をより良くするためのホールスライド画像を分析する新しい方法。

BoNuSは弱い監視を使って核のセグメンテーションを自動化し、病理画像解析を強化するよ。

新しい方法で、無監視適応を通じて医療画像の核分析が強化されるよ。

新しいシステムが病理学者の乳がんと皮膚がんの診断精度を向上させるのを助けてるよ。

新しいハイブリッドアプローチが組織画像の核分割を改善したよ。

AIは病理学における病気の診断と治療を変えてるよ。

新しいツールが生物学データを統合してがんの理解を深める。

新しい方法が腎臓組織の診断と治療の精度を向上させる。

革新的な方法が組織サンプル中のタンパク質の検出を強化して、がん診断に役立ってるよ。

研究は、組織画像から病気のマーカーを予測して、より良い治療法を見つけることに集中してる。

デジタル病理学の実践を向上させるAIの役割を探る。

HIPIはH&E画像からタンパク質レベルを予測して、がんの診断を助けるんだ。

再埋め込み地域トランスフォーマーは、革新的な特徴再埋め込み技術を使って癌の診断を向上させる。

AIシステムがH.ピロリ感染の診断を改善してるよ。

AttriMILは、高度なスコアリングと制約を通じて、全スライド画像における腫瘍検出を強化します。

新しい方法が組織画像分析を改善して、診断をより良くするよ。

新しいアプローチが癌診断におけるアーティファクト検出を強化し、精度と効率を向上させた。

新しい画像技術が病理学の解像度とスピードを向上させた。

医者は病理学でAIの助けを借りて多数決を使うことで、より良い判断ができるんだ。

デジタル病理学における画像分析が新しい手法で改善された。

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。