ヘルスケアテクノロジー に関する最新の記事

新しい方法がディープラーニングモデルの3D医療画像セグメンテーションを改善する。

この研究は、データ分析中のプライバシー保護におけるフェデレーテッドラーニングの役割について話してるよ。

データプライバシーを守りながら、フェデレーテッドラーニングを使った統計テストの新しい方法。

この研究は、高度なモデルと知識グラフを使って診断精度を向上させることを目指してるよ。

DiffRectは、疑似ラベルの質と分布の理解を向上させることで、医療画像のセグメンテーションを強化するんだ。

新しい損失関数が医療画像の腫瘍セグメンテーション精度を向上させる。

特定のビジネスタスクに合わせて言語モデルを微調整する方法。

データセキュリティのための差分プライバシーとブロックチェーンを組み合わせたフェデレーテッドラーニングの考察。

RGB画像と深度画像を使って、実世界の課題に対処するための検出強化。

この研究は、大規模言語モデルを使ってバイオメディカルの質問に答えるシステムに焦点を当ててるよ。

SACNetは革新的なアーキテクチャと損失関数を使って医療画像のセグメンテーションを改善する。

HistoGPTは病理学者が組織画像からレポートを作成する方法を変えるよ。

新しい方法がマンモグラムでの乳がん検出を改善し、多様なデータに適応してるよ。

新しい方法が肺の超音波画像でBラインの検出を強化する。

新しい方法で、データセット内の誤ラベルの画像やテキストの検出が強化される。

新しい方法で時間に沿った画像の整列精度が向上した。

新しい方法でMRI画像からCTスキャンを作成して、患者のストレスを軽減するんだ。

新しい方法がディープラーニングを使ってマンモグラムのポジショニング評価を向上させてるよ。

新しい方法が歴史データ分析を通じて意思決定を改善する。

新しいモデルはデータプライバシーを向上させつつ、機械学習の精度もアップさせるんだ。

PULPoは医療画像の整列を改善し、不確実性を効果的に定量化するよ。

新しいモデルが、機械学習を使って歯科における咬合接触の検出を改善する。

部分的にラベル付けされた医療画像を使ってモデルのトレーニングを強化する方法。

視線データは医用画像解析におけるラベリング作業の削減に役立つ。

新しいアプローチがAI医療応答の不確実性推定を改善する。

この研究は、医療の現場での特化型言語モデルの効果を調べてるよ。

新しいモデルがMRIスキャンを使って脳腫瘍の検出と画像生成を改善した。

新しいモデルが目の病気の評価と患者の紹介を改善する。

FastSAM-3DSlicerは、医療画像の3Dセグメンテーションを簡単にして、診断を改善するよ。

スピーチを通じて人間の感情を検出する研究は、いろんな応用に期待が持てるね。

この論文は、言語モデルの出力の信頼性を向上させることに焦点を当てている。

機械学習は医療画像におけるランドマーク検出の精度と効率を向上させる。

メモリスタを使った新しいニューラルネットワークが効率と適応性を向上させるよ。

UMLSとGPTを組み合わせると、臨床テキストから医学情報の抽出が改善されるよ。

ミニチュアは多重化された組織画像のクリアなサムネイルを作成して、研究を助けるよ。

新しい方法が医療アプリケーションにおける画像セグメンテーションのパフォーマンス範囲を提供する。

新しいモデルが組織画像の品質を向上させて、病気の診断をより良くするよ。

この研究はオフライン強化学習とアルゴリズム開発に焦点を当てて、意思決定を改善することを目的としている。

新しい方法は、サンプリングを良くするために、分割統治法のMCMCと拡散モデルを組み合わせるんだ。

新しい方法が強化学習を通じて様々な分野で意思決定を改善してるよ。