ヘルスケアテクノロジー に関する最新の記事

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。

新しいアプローチで肺の構造のラベリングが改善されて、医療分析がより良くなるよ。

研究者たちは、目の状態診断をより良くするために、GANを使ってOCTA画像の質を向上させてるよ。

網膜血管を検出する新しい方法が、病気の分析と治療を改善する。

新しい方法がソースデータに頼らずに少数ショット学習を改善する。

新しいモデルが肺疾患のための胸部X線分類を改善した。

新しいツールが出生前遺伝子検査でのマイクロ欠失の検出を改善する。

新しいロボットシステムが、移動に困難がある人の食事を改善することを目指してるよ。

研究は先進的なエッジ検出手法を用いて脳腫瘍の画像診断を向上させてる。

新しい技術が胸部X線写真のセグメンテーション精度を向上させる。

この研究は、時系列データの異常を検出するモデルを評価してるよ。

新しい方法で、いろんな環境でのボディトラッキング精度がアップしたよ。

新しいフレームワークがAI生成画像のプライバシーを向上させつつ、効率も確保してるよ。

最近の視覚モデルの進展が、機械の画像理解をどう強化しているかを発見しよう。

ガウスPSDモデルを使った複雑なシステムのフィルタリングに対する新しいアプローチ。

LeOCLRは、オリジナル画像を使ってコントラスト学習を強化し、より良い理解を促進するよ。

AIソリューションが医療における健康の平等にどう影響するかを評価するためのフレームワーク。

この記事では、制約付き強化学習の重要な側面とその実際の応用について話してるよ。

この研究は、エラーフィードバックにおける重み付けされた更新を効果的に使うことで、分散学習を強化するよ。

ブロックチェーンが医療データのセキュリティとプライバシーをどう改善するか見てみよう。

合成データとプライバシーの課題について最近の洞察を探る。

新しいワイヤレスシステムがセンサーなしで健康を監視するよ。

新しいモデルが医療IoTの健康データ分析を強化する。

A-DPSは、さまざまなアプリケーションでノイズの多いデータからの画像再構成を改善するよ。

複素数値ニューラルネットワークをいろんなアプリで解釈する新しい手法を紹介するよ。

新しい方法が、勾配反転攻撃に対する連合学習のプライバシーを強化する。

新しい方法が3Dボディモデルと2D画像のアライメントを向上させる。

新しい方法が不完全なデータにもかかわらず、コンピュータモデルのパフォーマンスを向上させる。

AIモデルの説明が信頼性や信用にとってなぜ重要なのか探る。

seg-metricsは医療画像のセグメンテーション性能評価を簡単にしてくれる。

CrossGLGは3Dスケルトンデータとテキスト説明を使ってアクション認識を改善してるよ。

グラフ信号処理とその現代データ分析への影響を見てみよう。

PSASAは機械学習におけるプロトタイプ選択をより早くする方法を提供してるよ。

この記事では、大規模言語モデルが医療コードを予測する能力を評価しているよ。

研究者たちは、健康状態のEHRフェノタイピングを強化するためにLLMを探っている。

CIS-UNetは大動脈のセグメンテーションを改善して、手術計画をより良くするよ。

ハードサンプルをバリデーションに使うと、機械学習モデルの一般化が良くなるよ。

BriSe AIは、より良いインタラクションのために機械の自己認識に注力してるよ。

人の動き分析における慣性センサーの利点を探る。