ヘルスケアテクノロジー に関する最新の記事

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。

新しいモデルが複数のメンタルヘルス障害を同時に診断するのに期待できるって。

継続学習を使って動的画像データの異常検出方法を強化する。

新しいモデルSAMCTは、医療映像の効率と精度を向上させるよ。

新しい方法で放射線被ばくを減らしつつ、PETスキャンの質をアップしてる。

革新的な方法は、自動化と機械学習を通じて時系列分析を向上させる。

HPVsimは、子宮頸がんを理解して戦うための革新的なモデルを提供してるんだ。

AIとロボットを組み合わせて、安全で効率的な操作をするためのガイド。

擬似健康再構成を通じて医療画像の異常を特定する新しい方法。

新しいフレームワークが、LLMsがバイオメディカルアシスタントとしてどれだけ信頼できるかを評価する。

新しい技術が解剖構造の形状分析を改善して、より良い医療評価を可能にしてるよ。

新しい方法で動画の中の変わった出来事を見つけやすくなったよ。

医療画像分析におけるディープラーニングの役割と敵対的脅威を調査する。

医療における大規模言語モデルの倫理的懸念を検討する。

新しい方法で画像生成の個人データを守る。

Dermacen AnalyticaはAI技術で肌の評価を革新するよ。

この研究では、条件付き効果を持つ安全なアクションモデルを学習するためのアルゴリズムを提案している。

新しいデータセットがCADの診断精度を向上させることを目指してる。

新しい技術が光音響トモグラフィーを進化させて、医療画像診断が良くなってるよ。

CT-SAM3Dは医療画像のセグメンテーションの精度と効率を向上させるよ。

研究で心臓の信号が患者の体重を効果的に推定できることが明らかになった。

新しい方法がAIの推論と意思決定の明確さを向上させる。

新しい方法で、変化する時系列データからの学びが向上する。

言語モデルがAIシステムの継続的学習をどう向上させるかを発見しよう。