ヘルスケアテクノロジー に関する最新の記事

この研究は、医療画像におけるXAI手法の効果を評価してるよ。

新しいフレームワークがマルチビュー画像分析を通じて肝線維症の診断を強化します。

制約のある環境で複数エージェントと安全に学ぶ方法を探る。

AIの意思決定プロセスの透明性の課題に対処すること。

新しいモデルがさまざまなデータアノテーションを使って肋骨骨折の検出を強化するよ。

環境の変化が画像認識モデルのパフォーマンスにどう影響するかを評価する。

QNNRepairは、量子化後のニューラルネットワークの精度を向上させるよ。

明確な説明をしながら継続的に学習するモデル。

新しい方法がMRIスキャンを早くしつつ、画像の質を保ってるよ。

新しい方法が医療画像処理の精度を向上させる。

新しいG-CNNが3D医療画像の分析と精度を向上させる。

ReCoVは、モデルのパフォーマンスを向上させるために、ノイズの多いラベルを特定して除去するのを助けるよ。

HeaRTは複雑な健康記録から明確なタイムラインを作成して、医者が患者のケアをしやすくするんだ。

新しい方法が、ディープラーニングと組織模倣ファントムを使って医療画像の精度を高めてるよ。

新しい方法がデータプライバシーの懸念の中でフェデレーテッドラーニングの性能を向上させる。

新しい方法がCTデータを使って胸部レントゲンの分析精度を向上させる。

ProtoDiffは、限られたデータから効果的な分類のためのプロトタイプ学習を強化するよ。

新しい方法が時間の経過に伴う医療ポイントクラウドの整列精度を向上させる。

新しい方法が医療画像の分類を改善しつつ、患者データを守るんだ。

信頼できる意思決定のための説明可能なAIの重要性を探る。

LegoNetは革新的なブロック技術を使って、医療スキャンの画像セグメンテーションを改善するよ。

ViG-UNetは、医療画像解析を向上させるためにグラフニューラルネットワークとU-Netを組み合わせたものだよ。

新しい方法はデータ構造に注目してAIトレーニングの成果を向上させるんだ。

新しい方法が視力を失った人のための視覚装置を改善する。

新しいディープメッシュ変形法が腹部臓器のセグメンテーション精度を向上させる。

機械学習における除去ベースの手法の信頼性に関する研究。

研究は脳の活動データを使って慢性痛を特定する革新的な方法を提案している。

安全にクラウドで敏感な時系列データを効率よく処理する。

新しいモデルは、ブロックチェーンと信頼ベースのアプローチを使ってスマートヘルスケアネットワークのプライバシー問題に対処しているよ。

研究によると、ディープラーニングツールが胸のX線評価を改善できるらしいよ。

BioASQを通じて、大規模言語モデルのバイオメディカル質問への回答性能を評価する。

データプライバシーを守りつつ、VFLスピードを改善する方法を探る。

不均衡なデータセットでモデルの性能を改善する新しいアプローチ。

連合学習とブロックチェーンを組み合わせることで、協調モデルでのデータプライバシーが強化される。

新しい方法で、画像の物体認識トレーニングがより良くなる。

新しいアプローチが、自己教師あり学習を使って医療画像における核の分類を改善する。

新しいアルゴリズムが意思決定の安全性と効率を向上させることを学ぼう。

データを使って大人の敗血症治療を強化するシステムを調査中。

新しい方法が、複数の画像を使って質問に答えるのを改善して、さらに良い洞察を得られるようにしてるよ。

この研究は、医療の固有表現認識における言語モデルの精度を評価してるよ。