病理学 に関する最新の記事

新しい方法が組織サンプル分析のための合成データを改善する。

この研究は、医療研究でデータを生成するための2段階のフレームワークを提案してるよ。

生検から前立腺癌の診断を改善するための信頼できるAIモデルを開発中。

ヘマトキシリンとエオシンの染色は、腫瘍における免疫細胞の評価を強化する。

新しいフレームワークが空間的コンテキストを取り入れることでWSIの分類を改善する。

NuLiteは、高速で効率的な画像セグメンテーションでがん診断を簡素化します。

新しい方法が、複数の染色と機械学習を使って組織分析を強化する。

新しいモデルがデジタル病理における特徴崩壊を染色正規化を使って解決してるよ。

Snuffyは正確なWSI分析のための機械学習ソリューションを提供してるよ。

HistoGymはAIを使って組織画像を分析することで癌の診断を助けるよ。

希少な唾液腺腫瘍、その遺伝的要因と治療オプションについての詳しい見解。

革新的なアプローチが、全スライド画像分析を通じて癌の検出を向上させてるよ。

AIが基盤モデルと視覚言語モデルを使って計算病理学における診断をどう変革しているかを発見しよう。

新しいアプローチが、よりシンプルな染色技術を使ってTLSの特定を強化する。

Histo-Diffusionは、正確な病気診断のために高解像度の画像化を改善するんだ。

新しい方法が、視覚と言語のモデルを使って癌組織の分類を改善した。

MoPaDiは癌の診断を助けるために反事実的な画像を作成します。

研究者たちは、より良い診断のために血液細胞の画像を標準化する方法を開発した。

新しいアプローチがデジタル病理を強化しつつ、患者のプライバシーを守ってるよ。

研究によると、染色のばらつきが癌予測における深層神経ネットワークを妨げるって。

腫瘍のバッディングが大腸がんの結果予測にどんな役割を果たすかを探る。

AMD-MILは、組織分析を改善して、より早くて正確な病気の診断を可能にする。

研究によると、細胞の相互作用が大腸癌の結果に影響を与えることがわかった。

この記事では、臨床アプリケーションにおけるMILモデルの信頼性をレビューしているよ。

組織画像分類の精度に影響を与えるデータセットの問題の調査。

自動化モデルが多臓器病理レポートの作成を強化する。

新しい発見がPrPのプリオン病における役割と潜在的な治療戦略を浮き彫りにしてるよ。

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。

FASTは、専門家の入力が最小限でも、全スライド画像を使って疾患の分類を改善するよ。

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。

研究によると、AIツールは人間の研修生よりも病理学の質問に答えるのが得意なんだって。

HistoROIは、全スライド画像を使って医療診断の組織分類を向上させるんだ。

バッチ効果は、深層学習が組織病理学で果たす役割を複雑にして、病気の分析に影響を与える。

トキソプラズマ・ゴンディの侵入プロセスと宿主細胞への影響を調査中。

新しいAI技術で腎細胞癌の診断が向上し、治療結果も良くなってるね。

コブラは病気の診断をより良くするために画像分析を簡単にする。

HistoEncoderは、医師ががん検出のために前立腺組織画像を分析するのを助けるよ。

全スライド画像を使って組織サンプルを分析するスマートな方法。

専門知識とAIを組み合わせることで、がんの診断精度が向上するんだ。

H&EとIHCの染色を組み合わせると、乳がんの予後をより良く予測できるんだ。