ヘルスケアテクノロジー に関する最新の記事

無線センサーネットワークでの侵入検出のための新しい機械学習の手法。

SegmentAnyBoneはMRIスキャンでの骨の画像精度を向上させて、診断を改善するよ。

研究は、正確なOIRD結果の特定のためにノイズの多いラベルを使うことを探ってるよ。

スプリアス相関について学んで、機械学習システムへの影響を考えてみて。

継続的自己組織マップとその学習能力についての考察。

複数のセンサーを使って予測の信頼性を高める方法について。

時間依存データの学習技術を改善する方法についての考察。

再構築攻撃とそれが機械学習におけるデータプライバシーに与える影響についての考察。

新しいフレームワークがAIの会話における共感的な反応を改善することを目指してるよ。

フランスのバイオメディカル言語モデルを評価するためのベンチマーク。

新しい方法で医療画像における材料の特定が改善される。

研究によると、自己教師あり学習が乳房超音波の腫瘍識別を向上させるんだって。

MSTARは自動アーキテクチャと周波数解像度を使って時系列分類を改善する。

プライバシーと安全性を向上させるための協調型機械学習の課題と解決策を調べる。

新しい方法でPET-CTスキャンからがん腫を特定する精度が向上したよ。

nnU-Netのちょっとした調整で、医療画像の腫瘍セグメンテーション精度が向上するよ。

研究によると、自己回帰モデルはオフライン強化学習における意思決定を改善するかもしれないって。

AIはMRIスキャンと転移学習技術を使って腫瘍の分類精度を向上させる。

CoDreamは、組織が機密データを共有せずに安全に協力できるようにする。

セキュアスキャッタードメモリーは、データの内容とアクセスパターンを効果的に守るよ。

新しい技術が構音障害の検出と重症度の分類を改善する。

事前の知識と適応力を組み合わせることで、限られたデータでも機械学習の性能が向上するんだ。

新しいアルゴリズムが低ランクMDP構造を使ってオフラインRLの効率を向上させる。

症状チェッカーの正確性と安全性がどうやって評価されるかを見てみよう。

大きいバッチサイズが機械学習における差分プライバシーをどう向上させるかを探る。

Cumulusは患者のプライバシーを守りながら、医療データの共有を強化します。

BLO-SAMは、二段階最適化と手動入力の削減でセマンティックセグメンテーションを改善するよ。

データ選択を最適化すると、機械学習のトレーニング効率とパフォーマンスがかなり向上するよ。

エージェントAIは、機械がさまざまな環境で学習して動作する方法を変えちゃうんだ。

ナノスケールデバイスは、フローガイドされた位置特定を通じて病気の診断や治療を向上させる。

新しいモデルは、物体検出の決定についてもっとわかりやすい説明を提供してくれる。

予測モデルの進歩が直腸癌患者の治療決定を改善してるよ。

COFT-ADは限られた正常データを使って異常検知を改善する。

新しい方法が、主要な患者データを技術的要因から分離することによって、網膜画像分析を改善する。

MediSwiftは、医療タスクに特化した効率的なモデルでバイオメディカル言語処理を革新してるよ。

最小限のラベルを使って頭蓋内出血を特定する実用的なアプローチを紹介するよ。

AcME-ADは、異常検知モデルの解釈性を向上させて、より良い意思決定を可能にするよ。

新しい深層学習モデルが医療画像における臓器セグメンテーションの精度を向上させた。

新しい画像処理法がニューラルネットワークを使って、がん研究を支える組織分析をより速くしてるよ。

Asyn2Fは、より良いモデルトレーニングとデータプライバシーのために非同期連合学習を改善するんだ。