ヘルスケアテクノロジー に関する最新の記事

オフライン強化学習でトレーニングされたエージェントのファインチューニングを強化するための戦略。

子宮頸がんケアのためのより良いイメージングのための深層学習モデルに関する研究。

医療信号分類におけるドメイン一般化の役割を調べる。

患者データのプライバシーを守りつつ、疾患予測のためのフェデレーテッドラーニングの利用を検討中。

研究者たちが高品質な合成胸部X線画像のためのCheffモデルを開発した。

機械学習プロジェクトにおけるデータラベリング効率を向上させる方法。

ラベルなしでスケルトンデータを使ってアクションを認識する新しい方法。

新しい方法で人工筋肉の制御が改善されて、指の動きがよくなるんだ。

新しいデータ環境でモデルのパフォーマンスを向上させる戦略。

フェデレーテッドラーニングが医療分野で患者ケアとプライバシーをどう変えるかを探ってみて。

新しい手法が医療分野やその先での教師なしドメイン適応を向上させる。

CTスキャンで価値のある投影を選ぶ新しい方法が画像の質を向上させる。

新しいバイリンガルモデルが患者の医療アドバイスへのアクセスを向上させたよ。

新しい方法が、ラベル付き画像なしで肺がんの検出を強化。

新しい方法が不確実性の推定を通じて医療画像の信頼性を高める。

この研究は、医療における機械学習への有病率の変化の影響を強調してるよ。

研究が示すところによると、無能スコアが予測不可能なデータ環境でモデルの信頼性を高めることができるらしい。

研究が明らかにしたのは、ロボットが人間の引き渡しテクニックから学ぶ方法だよ。

機械学習が脳-コンピュータインターフェースをどうやって改善してユーザー体験を向上させるかを発見しよう。

新しいアプローチでAIを使って患者の履歴収集の効率がアップしたよ。

AIが肺のスキャンを評価して、患者の診断をもっと良くする役割について探る。

日本の国家医師免許試験におけるGPTモデルのパフォーマンス評価。

NCPを使ってモデル予測精度をアップする方法を詳しく見てみよう。

研究は部分的なアノテーションを使ってマルチラベル分類モデルを強化し、予測精度を向上させる。

MONetは肺病変のセグメンテーションにおいて精度を向上させ、作業負担を軽減します。

ストリーム処理と効率的なデータ管理のためのDibaフレームワークの概要。

新しいモデルが複雑なデータタイプの不確実性推定を改善した。

合成異常を使った新しいアプローチが医療画像の異常検出を改善する。

敵対的攻撃がセグメンテーションモデルにどんな影響を与えるか調べて、防御策を探る。

この論文では、オフラインデータからポリシーを学ぶ新しい方法を探る。

新しい方法がセグメンテーションを改善して、より良い癌治療結果をもたらす。

学習的不変性が物体認識システムをどう改善するかを見てみよう。

3Dデータの異常を見つける効果的なテクニックを紹介するよ。

研究によると、深層学習は雑音のあるECG記録から心房細動を正確に検出できるらしい。

スパース学習可能マスクは、特徴選択の効率とモデルの精度を向上させるよ。

IoTと機械学習が患者ケアとデータセキュリティをどう変えるかを見つけよう。

新しい技術が共同機械学習におけるデータのプライバシーを確保する。

新しいモデルがフランスの医療文書におけるICDコードの関連付けを改善した。

救急医療におけるAIと機械学習の調査。

新しい方法が、小さいクリニックからの限られたデータを使ってMRIの解釈を向上させる。