ヘルスケアテクノロジー に関する最新の記事

研究が感情認識技術における大きな人種バイアスを明らかにした。

MROVSegはマルチ解像度戦略を使って画像セグメンテーションを改善するよ。

多項式ニューラルネットワークとそのさまざまな分野での応用を探る。

革新的なソリューションが、先進技術を使ってヘルスケアデータの管理とプライバシーを改善する。

センシティブなデータのためのフェデレーション分析とプライバシー技術についての考察。

この研究は、ニューラルセルラーオートマタが医療画像セグメンテーションにおける役割を評価している。

CPOEシステムの技術関連エラーを新たに見直して、患者の安全を高める。

医療チャットボットの効果を高めるために、包括的な評価フレームワークが導入される。

新しいアプローチが心臓MRIの画像を向上させ、ノイズを減らして詳細を改善したよ。

新しい方法は、より良い画像登録技術を通じて医療画像の精度を改善してるよ。

この論文は、以前の知識を失わずに因果関係の継続的な学習について議論してるよ。

MOTION2NXの改良で画像推論タスクの効率とセキュリティが向上したよ。

説明スタイルがAIツールに対するユーザーの理解と信頼にどう影響するかを調べる。

医療画像におけるAIの予測の信頼性を高める方法。

この研究は、電子健康記録の分類におけるBERTとBi-LSTMを比較している。

新しいPETスキャナーは、よりクリアな画像と放射線被曝の軽減を提供するよ。

新しいモデルが、SNSの投稿でうつ病の検出を明確に説明しながら改善したよ。

プライバシーを守りながら、ラベルなしデータにディープラーニングモデルを適応させる新しい方法。

この記事では、内在次元が画像タイプごとのニューラルネットワークのパフォーマンスにどのように影響するかを調べているよ。

新しい方法が合成サンプルを使って希少疾患の検出を強化する。

医療分野におけるフェデレーテッドラーニングでのセキュアアグリゲーションの役割を探る。

変化するデータから適応して学習する新しい量子ニューラルネットワークを紹介するよ。

TBConvL-Netは医療画像のセグメンテーションで精度と効率を向上させる。

SMILEは、心疾患の診断をより良くするために、より早くて明確な心臓画像を提供します。

低品質なデータソースを特定してモデルの精度を向上させる新しいアプローチ。

革新的な方法は、リソースが限られたデバイスでの物体検出性能を向上させる。

研究は、医療画像における深層学習モデルへのスキャナーの変動の影響を強調している。

新しい技術がさまざまな分野でカモフラージュされた物体の検出を改善した。

新しい方法が後期DCE-MRI画像を改善して、乳がんの診断がより良くなった。

カイゼンは、医療診断を向上させるためにコンピュータ画像解析を改善する。

LongLLaVAは、さまざまなアプリケーション向けにマルチイメージ理解を向上させる。

LITEは、時間系列分類のためのリソース効率が高いモデルを提供してて、精度もバッチリ。

神経形態技術を使った心拍数トラッキングの新しい方法。

新しい方法が、医療のNERにおける不均衡なラベルの課題に取り組んでるよ。

新しいツールがヘルスケアにおける機能的ランダムフォレストの予測理解を向上させる。

新しいアルゴリズムを使って複雑な環境での意思決定効率を向上させる。

周波数調整を使って、さまざまな医療画像のセグメンテーション精度を高める方法。

新しいAIフレームワークが手術動画の理解を向上させて、より良い患者ケアを実現。

新しいプログラムが心臓の画像分析を改善して、疾患の検出を手助けするよ。

FedFTを紹介するよ。これは、フェデレーテッドラーニングでのコミュニケーションを改善する方法なんだ。