ヘルスケアテクノロジー に関する最新の記事

新しい方法が医療画像の分類を改善しつつ、患者データを守るんだ。

信頼できる意思決定のための説明可能なAIの重要性を探る。

LegoNetは革新的なブロック技術を使って、医療スキャンの画像セグメンテーションを改善するよ。

ViG-UNetは、医療画像解析を向上させるためにグラフニューラルネットワークとU-Netを組み合わせたものだよ。

新しい方法はデータ構造に注目してAIトレーニングの成果を向上させるんだ。

新しい方法が視力を失った人のための視覚装置を改善する。

新しいディープメッシュ変形法が腹部臓器のセグメンテーション精度を向上させる。

機械学習における除去ベースの手法の信頼性に関する研究。

研究は脳の活動データを使って慢性痛を特定する革新的な方法を提案している。

安全にクラウドで敏感な時系列データを効率よく処理する。

新しいモデルは、ブロックチェーンと信頼ベースのアプローチを使ってスマートヘルスケアネットワークのプライバシー問題に対処しているよ。

研究によると、ディープラーニングツールが胸のX線評価を改善できるらしいよ。

BioASQを通じて、大規模言語モデルのバイオメディカル質問への回答性能を評価する。

データプライバシーを守りつつ、VFLスピードを改善する方法を探る。

不均衡なデータセットでモデルの性能を改善する新しいアプローチ。

連合学習とブロックチェーンを組み合わせることで、協調モデルでのデータプライバシーが強化される。

新しい方法で、画像の物体認識トレーニングがより良くなる。

新しいアプローチが、自己教師あり学習を使って医療画像における核の分類を改善する。

新しいアルゴリズムが意思決定の安全性と効率を向上させることを学ぼう。

データを使って大人の敗血症治療を強化するシステムを調査中。

新しい方法が、複数の画像を使って質問に答えるのを改善して、さらに良い洞察を得られるようにしてるよ。

この研究は、医療の固有表現認識における言語モデルの精度を評価してるよ。

LDMRes-Netは、正確な網膜画像セグメンテーションのための軽量な方法を提供するよ。

研究によると、最適化されたウィンドウ処理が胸部X線診断の精度を向上させるんだって。

この研究は、医療画像分類における少数ショット学習方法を評価してるよ。

連合学習と差分プライバシーを組み合わせることで、患者データの安全性を確保しつつ、医療画像分類が向上するんだ。

新しいモデルが脳画像のセグメンテーションの効率と精度を向上させる。

デバイス間で多様なタスクを管理してフェデレーテッドラーニングを改善するフレームワーク。

MISTは、ユーザーがさまざまな解像度で医療画像を効率的にストリーミングできるようにします。

ファウンデーションモデルが医療画像解析と診断をどう変えてるか。

研究が安全なPAMアプリケーションのための暗号化制御を開発。

新しいモデルが医療画像分類の効率と精度を向上させるよ。

新しいアプローチは、医療画像分析のために広いラベルと細かいラベルを組み合わせる。

VesselMorphは、さまざまな網膜画像で血管のセグメンテーションを改善する。

新しい方法が3D形状参照を使って医療画像のモデル精度を向上させる。

CLIMAXは機械学習モデルの選択についての明確な洞察を提供し、代替案を対比してるよ。

新しい方法がAIモデルの説明を人間が理解できる概念と照らし合わせてテストする。

AIチャットボットは、医療画像診断の効率とコミュニケーションを向上させて、変革をもたらしているよ。

新しいVQAモデルは、ローカライズされた医療画像の質問に対する正確さを向上させる。

新しい方法が肺スキャンの精度を高めて、より良い診断をサポートすることを目指している。