ヘルスケアテクノロジー に関する最新の記事

新しい方法が画像セグメンテーションを改善しつつ、患者のプライバシーを守る。

新しい方法が心臓の画像品質を向上させつつ、放射線被ばくを減らすんだ。

CDI-NetはSPECTの画像品質を向上させつつ、放射線被ばくを減らすんだ。

限られたタスクからの学習を強化するための新しい手法。

モデルが重要なアプリケーションでどのように学び、意思決定をするかを調べる。

この作業は、ベイジアンネットワークのパラメータ調整を最小限の変更で強化する。

新しい方法で、ロボットがリセットなしで継続的に学習できるようになった。

深層学習における敵対的攻撃に対する課題と防御の概要。

新しい方法が医療画像での解剖学的ランドマークの検出の精度と効率を向上させてるよ。

赤ちゃんの泣き声の大きなデータセットは、幼児のコミュニケーションや健康を理解するのに役立つよ。

効率的なIoT接続のための時間周波数変形波形を探ってる。

VQAシステムは、画像と言語を組み合わせてユーザーの質問に効果的に答えるよ。

最適化された活性化関数とハイパーパラメータを通じてスパースニューラルネットワークを強化する。

新しい方法がMRI画像を改善し、正確さを保ちながらデータの必要量を減らすんだ。

シンボリックエージェントとニューラルエージェントを統合して、システムのパフォーマンスを向上させる。

PS-FedGANは、最小限のデータを共有することで、連合学習におけるプライバシーと効率を向上させるよ。

フェデレーテッドラーニングは、ユーザーデータをプライベートに保ちながらモデルのトレーニングを強化するんだ。

新しいフレームワークが、人間の動きの予測をいろんなアプリケーション向けに強化するよ。

画像トレーニングに落書きを使った新しいフォトアコースティック血管造影の強化方法。

AIは新しいデータセットやモデルを使って心臓の画像診断の効率を向上させてるよ。

テキスト分類モデルに対するLIMEの信頼性を安定した説明を提供するか見てるよ。

オフライン強化学習の効率と安全性を向上させる新しい手法を探求中。

研究が、異常データを検出するための事前学習モデルの効果を明らかにした。

新しい方法がデータのパターンを特定することで異常検出を改善したよ。

SynthMixは、革新的なミックスアップ技術を使って医療画像分析を改善します。

CIT-EmotionNetは革新的なEEG信号分析で感情検出を向上させるよ。

精度を犠牲にせず、AIの意思決定の透明性を高める新しい方法。

研究が非侵襲的な手法によるICP予測の可能性を明らかにした。

新しいキャリブレーション方法がディープラーニングモデルの予測の信頼性を向上させる。

新しい方法が、分布外の機械学習データの予測を強化する。

オフライン強化学習を調べて、分布のシフトと低ランク構造に焦点を当ててるよ。

新しい方法が、精度を犠牲にせずに決定木のプライバシーを向上させるんだ。

合成画像を使って超音波分析やトレーニングを強化する。

研究者たちは、臨床ラベルと対照学習を通じてOCT画像の疾患検出を改善している。

新しいモデルが脳腫瘍の画像分析の精度を向上させた。

チャットボットが敏感な情報やプライバシーの問題をどう扱うかを調べる。

合成データの効果とさまざまな分野での応用についての分析。

新しい方法が脳の接続性を分解して、より良い予測とアイデンティティを提供する。

SignalGPTは生物医学信号をわかりやすいテキストに解釈することで、医療をサポートしてるよ。

新しいフレームワークが、構造化データと非構造化データを統合して精度を向上させるよ。