ヘルスケアテクノロジー に関する最新の記事

LInKsは、隠れがあっても2Dデータから3Dポーズ推定を改善する。

この方法は医療スキャンの解剖学的場所のマッチング精度を向上させる。

機械学習は、正確な心臓の優位性分類を通じて心臓の状態評価を改善する。

この記事では、ディープラーニング、バイナリ分類、最近の進展について紹介してるよ。

新しいフレームワークが時系列分析の隠れた関係を明らかにするよ。

新しいモデルSAMUSは、臨床精度を向上させるために超音波画像のセグメンテーションを強化するよ。

MENDSは、標準化された電子健康記録データを通じて病気の追跡を強化します。

混沌マイクロ共振器は、多腕バンディット問題の意思決定を強化する。

新しいスコアリングルールが医療画像分析の順序分類における予測を強化するよ。

スプリット学習と同型暗号を組み合わせた方法が、機械学習におけるプライバシーを強化する。

新しい方法が2D画像の深度情報を使って血管セグメンテーションを簡素化する。

ストリーミングデータを通じて機械学習の継続学習を改善する方法。

フェデレーテッドラーニングにおけるデータ再構築攻撃の課題を見てみよう。

Deepbetは、MRIスキャンからの脳抽出を素早く正確に行うために深層学習を活用してるよ。

ヘルスケアの言語タスクにおけるLLMの課題と機会を探る。

量子コンピュータと機械学習のシナジーを探って、問題解決を強化する。

この記事では、AIがどのようにして敗血症の診断をより効果的にサポートできるかについて考察してるよ。

音声アシスタントは高齢者と医療提供者の健康コミュニケーションを簡単にする。

MoDATTSは、ラベル付き画像を少なく使って腫瘍セグメンテーションを改善する。

新しい方法が画像分析を改善し、医療画像の不確実性を際立たせる。

医療用語をもっとアクセスしやすく、理解しやすく整理する方法。

Mixup手法は、生理的時系列データ分析における機械学習の精度を向上させる。

新しい方法が医療診断のための網膜画像生成とセグメンテーションを改善したよ。

AIの進歩で医療画像が改善されて、より良い医療の決定ができるようになったよ。

DGM-DRは、高度な技術を使って多様なデータセットで糖尿病性網膜症の分類を強化するんだ。

セミスーパーバイズド学習のいろんなアプリでの可能性を探ってみよう。

エージェントが複雑なタスクでより良い解決策のためにどう協力するかを探ってみて。

新しいアプローチで2Dスキャンから3Dの心臓画像がさらに良くなるよ。

ヘルスケアにおける大規模言語モデルの新しい評価方法。

分散グラフにおけるプライバシー保護リンク予測のプロトコルを紹介します。

AIが前立腺癌のグレーディングのためのMRIスキャンの分析を改善してるんだ。

機械学習のトレーニング中に敏感なデータを守る新しい方法ができたよ。

新しいアプローチが、言語モデルがユーザーに対してレスポンスをパーソナライズする方法を改善するんだ。

新しい方法が頸動脈MRI画像のセグメンテーション精度を向上させることを目指してるよ。

新しい方法が、コンフィデンスマップを使って超音波画像のセグメンテーションの精度を向上させる。

この研究は、機械学習を使ってブロックチェーンアプリケーションを評価する新しい方法を探ってるよ。

新しい方法が限られたデータの状況でセグメンテーションの精度を高める。

新しい方法が直腸癌のデータを使って子宮頸癌の放射線量予測を改善したよ。

リッチなラベルと不確実性を使ってアクティブラーニングを改善する戦略を探る。

新しいシステムが、さまざまな環境でのロボットによる個人の追跡を改善したよ。