ジェスチャー認識技術で患者スキャンを革命的に改善して、精度をアップ!
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最先端の科学をわかりやすく解説
ジェスチャー認識技術で患者スキャンを革命的に改善して、精度をアップ!
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DeepLabv3++モデルは、大腸癌のスクリーニング精度を向上させる。
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新しいフレームワークがダイナミックな環境でのアクション認識を強化する。
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人間とAIのパートナーシップを通じて医療データ分析を改善するために設計されたフレームワーク。
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研究によると、アクティブラーニングがOCTA画像における目の病気を検出するAIの能力を高めることがわかったよ。
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DRLシステムの脆弱性を特定する新しい方法。
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研究が心不全評価におけるLACIの可能性を明らかにした。
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新しいアプローチで、異なるソースからのMRI画像の一貫性が向上したよ。
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この新しいモデルは、人間の概念を使ってAIの意思決定の透明性を高めるんだ。
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網膜画像と高血圧検出における機械学習のパフォーマンスの違いを調べる。
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研究によって、がん診断に使われるAIモデルの脆弱性が明らかになった。
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ディープラーニングモデルが音声録音を分析して呼吸不全を特定し、酸素レベルを推定するんだ。
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医療画像セグメンテーションの不確実性を管理して、より良い診断をするためのガイド。
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高度なモデルは、PPGとECG信号を使って心臓の状態を予測するんだ。
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活動認識のためのAI説明手法を評価するために言語モデルを使った研究。
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新しい方法がプライバシーを守りながら安全なデータ分析を改善する。
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データプライバシーのための縦型フェデレーテッドラーニングにおけるスパイキングニューラルネットワークの役割を探る。
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モデルの説明におけるプライバシーリスクを調べて、安全性を向上させる戦略。
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i-CardiAxは、継続的なバイタルサインモニタリングを通じて早期敗血症検出のためのウェアラブルデバイスだよ。
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WLDAは欠損データを上手く処理することでAIの分類を改善するんだ。
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継続的な学習が人工知能とその応用をどのように変えているかを発見しよう。
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新しい技術が電気インピーダンストモグラフィを使った医療画像を改善してるよ。
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新しい技術が、卵巣がんの化学療法中の腫瘍の変化を追跡するのを強化してるよ。
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新しい方法がモデルのテキストクラスタリングに取り組むことで異常検知を改善する。
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LightPHEは、同型暗号を使って敏感なデータを守るのを簡単にしてくれるよ。
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研究では、高度なLLMが複雑な医療試験の質問に答える能力を評価してる。
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自己教師ありアプローチで、少ないラベル付きX線画像でランドマーク検出が改善される。
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新しいモデルがテーブルの欠損データを埋めるのを強化する。
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新しい方法が自己教師あり技術を使って脳のMRI分析を改善した。
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CNNが画像処理と認識をどう向上させるかのガイド。
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新しい方法が合成データ生成を強化しつつプライバシー保護も確保する。
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アジャイルが医療プログラムの管理と成果を改善する役割を分析する。
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dMRIの新しい方法が医療画像の画質とスピードを向上させてるよ。
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AIの意思決定を説明する方法の信頼性を評価する新しいアプローチ。
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新しいシステムが放射線科医のための脳MRIレポートを強化するよ。
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新しい方法が医療画像を使った組織体積測定の精度を向上させる。
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重要なアプリケーションにおけるモデル予測の一貫性を評価するための新しい指標。
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言語モデルの弱点を見つけて理解するための方法で、信頼性を向上させる。
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LIP-CAR法はコントラスト剤の使用を減らしつつ、画像の質を向上させるんだ。
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医療画像における正確な大動脈基部ランドマーク検出のための新しいワンステップ法。
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