ヘルスケアテクノロジー に関する最新の記事

新しいモデルアーキテクチャは、高度な特徴のインタラクションを通じて機械学習を向上させる。

研究によると、リハビリの遠隔モニタリングにおける新しいアプリケーションの利点が分かった。

メモリの脆弱性からニューラルネットワークを守る方法。

DDPET-3Dは低用量PET画像を改善して、診断をより良くするよ。

トレーニング中に高性能センサーを使うと、ロボットがタスクをよりうまくこなせるようになるんだ。

この方法は、限られたサンプルを使って画像の異常を特定するんだ。

LoRA-Ensembleは、より良い予測と不確実性管理のためにモデルを組み合わせるよ。

新しい手法がグラフニューラルネットワークの予測の理解を向上させる。

新しい方法が制約のある強化学習における意思決定を改善する。

自然言語を使って電子健康記録を簡単にクエリできるデータセット。

報告された機械学習のパフォーマンス指標に歪みをもたらす問題を調べる。

この研究は脳卒中リハビリのためのバランス測定ツールを調査してるよ。

Cluster ComBatは、バイアスを効率的に減らして医療データ分析を改善するよ。

AIツールが緑内障の紹介と患者の結果を改善する。

新しいフレームワークがEEG分析を強化して脳の障害の診断を改善する。

新しいモデルが、限られたラベル付きとラベルなしの医療画像を使って病気の分類を改善したよ。

この記事では、機械学習におけるより良い不確実性推定のための方法であるTULIPについて話しています。

KG-FITは、ナレッジグラフと言語モデルのインサイトを組み合わせて、より豊かなデータ表現を実現する。

AltGDminが分散設定で欠損データにどう対処するかを学ぼう。

IoMTとフォグコンピューティングを統合すると、リアルタイムな医療データ管理が改善されるよ。

マルチレベル加法モデルを通じてフェデレーティッドラーニングを改善する新しい方法。

これは、確率的アプローチが機械学習における対比学習をどのように改善するかを探るものです。

ペルソナがいろんな分野での会話エージェントとのやり取りにどう影響するかを理解すること。

この研究は、網膜疾患の早期発見のためにAIを使うことに焦点を当ててるんだ。

新しい方法が、さまざまなコミュニティでのフェデレーテッドラーニングの公平性を向上させるよ。

新しいフレームワークが多様な情報源からの機械学習を改善する。

新しいアルゴリズムが予測セットを強化して、専門家の意思決定をより良くするんだ。

不確かさに対処するマルチラベル分類のための効果的な木ベースの方法を紹介するよ。

新しい技術が欠損データがあっても3Dポーズ推定の精度を向上させた。

新しい損失関数が、医療研究のためにGANを使った合成タブularデータを改善する。

TGDPは、トレーニング例が少ないシナリオでデータ生成を改善する。

小さいAIモデルの効果とコストを大きいモデルと比べて調べる。

SGDIRは、より良い診断精度と効率のために画像登録を簡素化します。

新しい方法が、画像とテキストを処理する言語モデルの幻覚を減らすんだ。

AI手法は、不確実性を推定することで放射線治療の線量予測を向上させる。

概念間の関係がAIシステムの透明性をどう高めるかを探る。

TSRMは、時系列データを効果的に分析する新しい方法を提供するよ。

BraTSチャレンジは、ディープラーニングを使った自動的な髄膜腫のセグメンテーションの限界を押し広げてる。

表現学習手法の公平性を評価するための新しいベンチマーク。

AIの幻覚を理解して対策することで、信頼性のあるパフォーマンスを実現する。