ヘルスケアテクノロジー に関する最新の記事

顔の表情は感情を表す；IoTデバイスはそれを読み取れるようになった。

点群は効率的で柔軟な3D医療画像処理を実現する。

FICAは、複雑な機能データをさまざまな分野でわかりやすいインサイトに変えてくれるよ。

VLMが視覚データを使って時系列分類をどう変えてるか学ぼう。

限られたデータからテンソルを復元する革新的な方法を発見しよう。

新しい方法が患者の動きにもかかわらずMRIの明瞭さを向上させることを目指してるよ。

深層学習モデルの信頼性を解釈可能性と頑健性で高める方法を学ぼう。

ConDistFLがセンシティブな医療データでAIモデルのトレーニングをどう改善するかを学ぼう。

RapGuardは、マルチモーダル大規模言語モデルのための文脈に応じた安全性を提供しているよ。

可動アンテナは、ワイヤレス通信とセンシングシステムに革命をもたらすことが期待されてるよ。

ニューラルネットワークがデータを簡単にして、より良い洞察を得る方法を学ぼう。

AIがワイヤレスカプセル内視鏡の動画分析を早めて、診断を早くしてくれる。

ACAVが医療における機械学習の意思決定をどのように理解するのかを学ぼう。

AIの進化が医療画像における腰椎椎間板セグメンテーションを変えている。

デジタルツインが医療をどう変えて、患者の結果を良くしてるかを探ってみて。

OMOP CDMが健康データの共有と精密医療をどう変えるかを発見しよう。

敵対的トレーニングは、SDI指標を使ってAIの欺瞞攻撃に対する防御を強化する。

画像分類の正確さを高めるための課題とツールを理解しよう。

AIモデルは胸部X線を使った迅速なCOVID-19検出に期待が持てる。

新しい方法がロボットの安全性と効率を向上させるんだって、動きの制御中にね。

限られた例でコンピュータが画像を認識する方法を学ぼう。

医療画像セグメンテーションの精度を向上させる新しいアプローチ。

新しい方法がCTスキャンでの肝臓腫瘍の検出を改善し、医療の判断に役立ってるよ。

アルファベットマッピングを使った時間系列データの分析のクリエイティブな方法。

新しいフレームワークがリアルな課題に適応してポーズ推定を改善するよ。

科学者たちがロボットが柔らかい物を上手に扱えるシステムを開発した。