ヘルスケアテクノロジー に関する最新の記事

新しい方法が皮膚病変の診断精度と医者の透明性を向上させる。

人工画像を使ったAIトレーニングが医療画像の精度を向上させる。

機械学習モデルの説明性を向上させるための統一フレームワーク。

新しいアプローチがコンピューターの経験からの学び方を改善する。

新しい方法でPETスキャンの画像品質が向上して、診断がもっと良くなるよ。

安全なコミュニケーション手段、量子オブリビアス転送についての探求。

PETとCTの画像を組み合わせると、明瞭さが向上して放射線リスクが減るんだ。

BeeMancチームは、PLABA-2024で複雑な医療テキストを簡単にするために高度なモデルを活用したよ。

ラベルノイズを処理して機械学習の精度を上げる方法を学ぼう。

患者のプライバシーを守りながら、脳卒中評価を改善するために、フェデレーテッドラーニングとGNNを組み合わせる。

新しい方法がフェデレーテッドラーニングにおける効率と精度を融合させている。

新しいデータセットが医療画像の分析と不確実性の理解をより良くするのに役立つ。

ProPは、機械学習モデルへのバックドア攻撃を検知する効果的な方法を提供する。

この記事では、多様な医療画像環境における深層学習を改善するための戦略についてレビューしています。

研究者たちが革新的な神経進化技術でソフトロボットの制御を強化してる。

機械学習モデルのOOD検出を改善する新しいアプローチ。

BNNがどうやって機械に不確かな状況で賢い決断をさせるか学ぼう。

新しい技術が早産児の視力問題を見つけるのを助けるんだ。

FEETフレームワークを使ってAIモデルのパフォーマンスを理解するためのガイド。

TRACEが先進的なデータ統合で健康評価を改善する方法を発見しよう。

敵対的脅威に対する深層学習の信頼性を向上させる戦略を検討中。

LAMINARは、複雑なデータを整理して理解するための新しいアプローチを提供しているよ。

新しいシステムは、医療などの重要な分野でAIの透明性を高めることを目指してる。

赤ちゃんの動きを機械学習で評価して、早期発達のヒントを得る。

MCCEはモデルの説明における欠損データの課題に対する解決策を提供してるよ。

新しい方法がMRI技術を使ってリアルタイムで組織の動きを明らかにしたよ。

研究者たちが、ラベル付きとラベルなしのデータを使って脳血管画像を分析する新しい方法を開発した。

臨床データとオミクスデータを組み合わせて、がんの予後予測を改善する。

新しい方法で医療画像を使って未来の健康問題の予測が向上してるよ。

この記事では、医療画像の異常を検出するためのゼロショット技術について考察しています。

医療におけるAIの役割を説明可能なAI（XAI）技術を通じて理解する。

優しくすることがAIが人間にもっと効果的に役立つのを助けるんだ。

新しいモデルが多様な医療データを統合して、より良い診断ができそうだね。

プラグインは、有害なアップデートからフェデレーテッドラーニングモデルを守りつつ、患者のプライバシーを守るんだ。

セグメンテーションは、正確な脳画像と診断にはめっちゃ重要だよ。

深度カメラは、物理的な接触なしで呼吸を追跡する新しい方法を提供するよ。

新しい方法が皮膚病変の分類を改善し、患者データを守る。

新しい方法で、限られた角度のCT画像が強化されて、診断がより良くなるんだ。

KV-Tandemは、データアクセスを効率的にするためにスピードと整理を組み合わせてるよ。

D-Cubeは、医療画像のがん検出をより良くするためにスマート技術を使ってるよ。