ヘルスケアテクノロジー に関する最新の記事

エッジコンピューティングアプリケーションにおけるSNNの可能性を探る。

テキストから医療意思決定ツリーを作る新しい方法が臨床意思決定を向上させる。

MoMAは限られたデータアクセスで病理学のAI学習を改善してるよ。

新しいレーダー手法が歩幅を正確に測定して、転倒予防を向上させる。

マルチモーダル基盤モデルにおける少数ショット学習の役割を調べる。

新しいモデルは、さまざまなデータソースを使って癌患者の予後予測を改善する。

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。

新しい手法で、予測的注意を使って脳の活動からの画像再構築が改善されたよ。

不均等なユーザー参加の中で、フェデレーテッドラーニングを改善する新しいアプローチ。

研究によると、FAU-NetがMRI画像を使って前立腺癌の検出を改善することがわかった。

IDoFewは、デュアルクラスタリング手法を使って限られたラベルでテキスト分類を改善する。

新しいフレームワークが、狙った変更を使って、見たことないデータに対するモデルのパフォーマンスを向上させるよ。

デジタルアドヒアランス技術は、TB治療の成功と患者の関与を向上させる。

古典的な方法と量子的な方法を組み合わせて、がん検出の精度を向上させる。

ヘルスケアの音声AIアシスタントへの信頼に影響を与える要素を探る。

新しいAI手法が、広範なラベル付きデータなしでマンモグラム分析を改善する。

ニューラルネットワークの決定を分かりやすくするためのフレームワーク。

ベイジアンニューラルネットワークの概要とAIにおける重要性。

連合学習におけるコアセット選択を通じたモデル訓練の効率とプライバシーの向上。

クラスタリングアルゴリズムは、大きなデータセットを効果的にグループ化して分析するのに役立つよ。

新しいアプリが振動感受性をテストして、従来の方法に代わる信頼できる選択肢を提供してるよ。

DeepBEAS3Dは、ユーザーのインタラクションとディープラーニングを通じて医療画像のセグメンテーションを改善する。

新しい方法で、コンピュータが膨大なデータを使って画像を分析したり分類したりするのが良くなってる。

データプライバシーを守りつつモデルのパーソナライズを強化する新しいアルゴリズム。

新しい方法がMRI画像を改善して、より良い診断のために欠落したシーケンスを生成するんだ。

マルチタスク学習が外科の効率や結果に与える影響を探る。

ビジュアルデータと機械学習を使って、ロボット手術の力予測が向上した。

人々が健康に関する情報を得るためにLLMをどう使ってるかの分析。

新しいフレームワークが複数のMRIタイプを使って脳腫瘍のグレーディングを改善する。

深層学習法が医療画像における腎臓の問題検出を向上させる。

AI技術は、MRE分析を通じてクローン病の診断とモニタリングを改善するかもしれない。

この研究は、低線量マンモグラムを使った乳腺密度の評価を分析してるよ。

A-Evalは、さまざまなデータセットで腹部の臓器をセグメント化するモデルを評価する。

NECHOはユニークなデータ統合方法を使って健康問題の予測を改善してるよ。

新しいAIフレームワークが、画像処理技術の向上を通じて目の病気の検出を改善する。

MINTはAIのデータ収集を改善して、より良い医療診断を実現するよ。

WAVAEが時系列データの異常検知をどうやって強化するかを学ぼう。

ディープラーニングは、大腸がんのポリープ検出の精度を高めるよ。

新しい方法がエラー修正と適応を通じて画像分類の精度を向上させる。

新しいフレームワークがアクティブラーニング技術を使ってグラフデータの異常検出を強化するよ。