ヘルスケアテクノロジー に関する最新の記事

新しい手法は、医療画像の形と強度を統合することでセグメンテーションの精度を向上させる。

VIEWERはメンタルヘルスの専門家向けに患者データを整理するよ。

新しいライブラリが医療データ分析のためのSHAP解釈を強化する。

MRIの種類を組み合わせることで、脳腫瘍のセグメンテーションと治療結果が良くなる。

新しいトランスフォーマーモデルがコンピュータビジョンタスクの評価を強化してるよ。

自動テストは医療システムのセキュリティを強化し、進化するサイバー脅威に対処する。

研究は、医療画像セグメンテーションにおける損失圧縮の影響を調べてるんだ。

フェデレーテッドラーニングがプライバシーを守りながら患者ケアをどう向上させるかを見てみよう。

RPMサービスがアメリカの病院で増えてきてて、心不全の再入院に影響を与えてるよ。

DRL-STNetは、異なるモダリティの医療画像のセグメンテーションを改善するよ。

コンピュータが新しい情報にどう適応しつつ、過去の知識を保持するかを学ぼう。

さまざまな分野でテンソルデータを効果的に分類する新しいアプローチ。

現在の説明可能なAIの手法は、明確さや信頼性において不足している。

研究によると、低酸素レベルのCOVID-19患者の死亡率が高いことがわかった。

この記事では、スパースオートエンコーダーと相互特徴正則化を通じてニューラルネットワークをよりよく理解する方法について話してるよ。

AI技術は放射線レポートの作成方法を変えて、効率を上げてるよ。

フェデレーテッドラーニングは、デバイス間で協力しながらデータを保護する新しい方法を提供するよ。

新しいフレームワークが少ない例で機械学習を強化するよ。

RWKVは、効率的なAI処理のために、トランスフォーマーとRNNの強みを組み合わせている。

研究で、腫瘍の追跡をより良くするために医療画像のノイズを減らす方法が見つかった。

合成データ生成の革新的な技術が心エコーのトレーニングを改善する。

研究者たちがディープクラスタリングのパフォーマンスを向上させる新しい戦略を提案してる。

TALは、典型性の認識を通じてディープラーニングモデルの信頼性を向上させる。

テンソル分解を使って複雑なデータ分析を簡単にする新しい方法を見つけよう。

モデルは脳のMRIスキャンで異常を見つけるのを助けるよ。

深度推定の精度と不確実性のためのパラメータ効率的なファインチューニングを探る。

Eヘルスケアシステムは、IoTとロボットの統合を通じて患者ケアを改善する。

禁欲が機械学習の精度と信頼性をどう向上させるかを詳しく見てみよう。

ゼブラバイオドーム技術は、HPV検査を簡素化して子宮頸がんの予防をもっと良くするよ。

ワンショットGANを使って医療画像における希少疾患の検出を改善する。

画像とテキストのモデルを改善して、よくあるエラーを減らす方法を学ぼう。

EHRの欠損データの課題と、それを改善するための方法についての考察。

より良いデータセットは心臓の健康のためのECG分析を向上させる。

知識グラフを使って医療の質問応答モデルを強化する。

この研究では、乳がんのHER2スコアリングにディープラーニングと転移学習を使ってるんだ。

この記事では、SHAPがどのように重要な特徴分析を通じてアクティビティ認識を向上させるかを探ります。

フェデレーテッドラーニングと説明可能なAIは、安全で明確なデータ処理を保証するよ。

新しい方法で胸部X線レポートが簡素化されて、患者の診断が向上するよ。

AIにおけるマルチモーダル言語モデルのリスクと防御を調べる。

この研究は、協調型機械学習におけるプライバシーのための革新的な方法を強調している。