ヘルスケアテクノロジー に関する最新の記事

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。

MELAGEは、医者や研究者が脳の画像を分析してより良い診断をするのを手助けするよ。

新しい方法で、タスクの協力を通じて医療画像のモデル性能が向上する。

新しいフレームワークがPET画像の再構築品質を向上させつつ、放射線被曝を最小限に抑える。

研究によると、モバイルアプリがTB患者の関与と治療成功を高めるらしい。

新しい方法で、病院間のMRI画像の一貫性が向上して、診断がしやすくなったよ。

新しいアプローチがノイズの多いバイオメディカルラベルの品質を向上させる。

ナイジェリアにおける電子カルテが患者ケアに与える影響を調査中。

ソーシャルメディアでのメンタルヘルス分析におけるAIの役割を探る。

ゼロ遅延でストリーミングデータから正確な信号再構築をする新しい方法。

研究がCNNを使ったECG分析に最適なネットワーク設計を明らかにした。

新しい方法でMRIスキャンが常に再トレーニングなしに改善される。

ギブスサンプリングとデータ拡張について統計モデリングを探ってみよう。

DISGANは、超解像とノイズ除去を組み合わせてMRI画像を強化するんだ。

新しい方法でT2 MRIスキャンから血管の画像化が向上する。

因果理論は機械学習のモデルの信頼性と安全性を高めることができるよ。

新しい方法でPETスキャンの明瞭度が向上して、がんの診断が良くなるよ。

新しい方法が、最小限のラベル付きデータを使ってセグメンテーション性能を向上させるよ。

AIシステムの安全性におけるモデル検証の重要性についての考察。

TeleFMGは自然な手の動きでロボットの手を遠隔操作できるようにするよ。

新しい技術が生成モデルを使ってPET画像の鮮明さと精度を向上させてるよ。

研究者たちが、より良い画像と患者の快適さのために、賢いMRIデータサンプリングを開発した。

健康関連の決定におけるChatGPTへのユーザーの信頼を調査中。

EFFLは、フェデレーテッドラーニングにおいてクライアント間でモデルの精度と公正性を等しくすることを目指している。

機械学習モデルの強さが説明の効果にどう影響するかを調べる。

新しいモデルが不完全な時系列データの予測を改善するよ。

PyTomographyは、医療専門家のために医療画像の再構成を簡素化し、スピードアップします。

DiffChestは、胸部X線分析をわかりやすく説明し、混乱因子を特定することで改善するよ。

ヘルスケアにおける言語モデルの脆弱性を暴露し、偽情報の危険性について。

新しいアプローチが、信頼性のある医療画像セグメンテーションのためのディープラーニングモデルを強化するよ。

インスリン投与と血糖モニタリングを改善する新しいシステムを見てみよう。

言語モデルが医療の実践を変革する役割を探る。

切り詰めた転移学習が医療画像分類タスクの効率を向上させる。

EMPAIAは、病理学にAIツールを統合して、重要な課題に取り組むことを目指しているんだ。

新しい方法で、画像分類の決定がどのように行われるかが明らかになった。

新しい方法は、広範なラベリングなしでモデルを適応させることでMRIのセグメンテーションを改善する。

拡散モデルがいろんな分野でスーパーレゾリューションをどう改善するか探ってみよう。

この論文では、言語モデルの幻想を減らして精度を向上させる技術について調べてるよ。

ベイズニューラルネットワークの利点を見つけて、賢い予測をしよう。