ヘルスケアテクノロジー に関する最新の記事

ディープラーニングモデルを理解することで、医療画像診断への信頼が深まる。

ICU-Sepsisは、研究者がAIアルゴリズムをテストして、より良い敗血症管理のために役立てるんだ。

新しい方法でCT画像が改善されて、より良い医療診断ができるようになったよ。

DeltaNetは、さまざまなアプリケーションにおける情報処理とリコールの効率を向上させる。

新しいアプローチがセンサーの視点のズレに取り組んで、ローカライズシステムの精度を向上させる。

AIが人間の信念を理解することでチームワークをどう改善できるか探る。

MAPを紹介するよ。複数の機械学習モデルを効率的に統合する方法だよ。

研究が医療における敵対的攻撃に対するセグメンテーションモデルの堅牢性を調べている。

新しいフレームワークは、正確な放射線レポートのために3D画像を使ってるよ。

欠損データに対処することは、信頼できる医療研究や患者ケアにとって重要だよ。

新しい方法が大規模言語モデルのパーソナライズ学習を向上させる。

AI手法を組み合わせて医療での患者観察とケアを改善する。

拡散モデルと漏洩した勾配を使って画像処理におけるプライバシーの脅威を探る。

研究者たちは、ビデオ分析を通じて機械が日常活動を理解する能力を向上させようとしてるんだ。

ロボットは視覚と模倣技術を使って適応することを学び、使いやすさが向上してるよ。

この研究では、自動医療コーディングで信頼できる説明を生成するための革新的な方法を示してるよ。

新しい方法が、医療などの重要な分野でモデルの透明性と信頼性を向上させる。

MRIスキャンからタウ-PET画像を作る新しい方法が、アルツハイマーの検出を改善するかもしれない。

新しいテクニックがジオメトリック調整を通じてニューラルネットワークの予測信頼性を向上させる。

新しいベンチマークは、ポーズ推定とバイオメカニクスを組み合わせて、より良い人間の動きの分析を行ってるよ。

ホモモルフィック暗号の処理速度を向上させる新しいアプローチ。

新しい方法で、動的な状況での機械学習モデルの適応性が向上するよ。

機械学習は、ダーモスコピー画像を使ってメラノーマの厚さを早期に検出するのを強化する。

大きな言語モデルにおける推論の効果を調べること。

HiFGLフレームワークは、プライバシー重視の協調学習における課題に対処してるよ。

新しい方法が自己教師あり学習技術を使ってセグメンテーションの精度を向上させるよ。

新しい方法が、多モーダルデータのフェデレーテッドラーニングを欠損情報があっても改善するよ。

新しい方法が、衛星画像や医療画像のためのコンピュータモデルの適応性を高める。

ケンタウロスは人間の洞察とAIを組み合わせて、いろんな分野での意思決定を改善してるんだ。

この論文は、データのリアルタイム変更検出のための効率的なアプローチを示しているよ。

特定の分野でのリトリーバル強化モデルのパフォーマンスを評価するためのツールキット。

STimage-1K4Mは、詳細な画像と遺伝子データを組み合わせて、病気研究を向上させるんだ。

早いフレーム分析に基づく高速動画分類の手法を紹介します。

新しいアプローチが、システムが既知のカテゴリと新しいカテゴリの両方を認識するのを助けるんだ。

スコアベースの生成モデルでのエラー処理の方法を見てみよう。

データ駆動型の手法が計測学における測定やモデリングをどう変えているかを発見しよう。

この研究は、リモート生理測定の向上のために一般的なビデオトランスフォーマーを使うことを調べてるよ。

LACPANetは多相CT画像を使って腎臓腫瘍の分析を強化するよ。

ファンデーションモデルとフェデレーテッドラーニングの相乗効果を探って、AIアプリケーションを強化する。

RPMが患者ケアと医療費に与える影響を探る。