ヘルスケアテクノロジー に関する最新の記事

新しいアプローチで、部分的にラベル付けされたデータセットを使って医療画像の臓器セグメンテーションを向上させる。

ディープラーニング技術は、CTスキャンから膵臓をセグメント化するのに可能性を示してるよ。

新しいアプローチがモデルのトレーニングを強化しつつ、データプライバシーを守る。

この記事では、知識グラフがデータ分析における特徴選択をどう改善するかについて話してるよ。

新しいフレームワークが消化管画像におけるポリープ検出の精度を向上させる。

MEDFuseは、構造化データと非構造化データを組み合わせて、より良い健康結果の予測をするんだ。

DuoFormerは医療画像解析を改善して、がん検出能力を向上させるよ。

医療機器のネットワークトラフィック特性に関する研究で、より良いセキュリティを目指す。

新しいアプローチがノイズ環境の説明を使ってSERシステムを強化するよ。

世界の結核スクリーニングの現状と課題を見てみよう。

この記事は、視覚と言語モデルのミスキャリブレーションの問題を扱い、解決策を提供しているよ。

新しいモデルは正確な予測を提供し、より良い意思決定のための明確な説明をします。

研究は、がん患者の複数の病変を分析する方法をレビューしている。

マルコフ深度を使って時系列データの変わったパターンを見つける方法を学ぼう。

J-PETスキャナーは、フォトンの偏光を測定することでPETを改善し、より良い診断を実現する。

南アフリカにおける電子健康記録に対するHyperledger Fabricの影響を探る。

ESCAPEを紹介するよ！これ、3D人間ポーズの精度とスピードをアップさせるフレームワークなんだ。

AI技術は放射線レポートの作成において精度と効率を向上させる。

新しい方法が組織サンプル分析のための合成データを改善する。

LKCellは医療画像で細胞核を識別する効率的な方法を提供してるよ。

新しい方法でMRI画像が強化され、再構築の不確実性が表示されるようになった。

研究は、さまざまな用途でAIの信頼性とエネルギー効率を向上させることを目指している。

AIの新しい手法が胸部X線を使った早期結核検出に期待されてるよ。

ジェスチャー認識技術で患者スキャンを革命的に改善して、精度をアップ！

DeepLabv3++モデルは、大腸癌のスクリーニング精度を向上させる。

新しいフレームワークがダイナミックな環境でのアクション認識を強化する。

人間とAIのパートナーシップを通じて医療データ分析を改善するために設計されたフレームワーク。

研究によると、アクティブラーニングがOCTA画像における目の病気を検出するAIの能力を高めることがわかったよ。

DRLシステムの脆弱性を特定する新しい方法。

研究が心不全評価におけるLACIの可能性を明らかにした。

新しいアプローチで、異なるソースからのMRI画像の一貫性が向上したよ。

この新しいモデルは、人間の概念を使ってAIの意思決定の透明性を高めるんだ。

網膜画像と高血圧検出における機械学習のパフォーマンスの違いを調べる。

研究によって、がん診断に使われるAIモデルの脆弱性が明らかになった。

ディープラーニングモデルが音声録音を分析して呼吸不全を特定し、酸素レベルを推定するんだ。

医療画像セグメンテーションの不確実性を管理して、より良い診断をするためのガイド。

高度なモデルは、PPGとECG信号を使って心臓の状態を予測するんだ。

活動認識のためのAI説明手法を評価するために言語モデルを使った研究。

新しい方法がプライバシーを守りながら安全なデータ分析を改善する。

データプライバシーのための縦型フェデレーテッドラーニングにおけるスパイキングニューラルネットワークの役割を探る。