ヘルステクノロジー に関する最新の記事

新しいシステムが、個人デバイスのデータを使ってメンタルヘルスの追跡を改善する。

革新的な方法でDNAメチル化解析を通じてがんマーカーの特定が向上してるよ。

ユーザーの特性や行動を見て、サポートシステムを改善する。

研究は、COVID-19が男性と女性にどのように異なる影響を与えるかを明らかにしている。

MRTで追加データを使った治療効果の推定改善に関する研究。

ディープラーニングがカラードップラーイメージングを改善して、心臓の血流分析がより良くなる。

新しい手法がリアルなデジタルモデルを作成して、より安全な医療機器のテストを可能にしてるよ。

心臓画像の正確なランドマーク検出のための新しいアプローチ、グラフ構造を使って。

新しいfPETメソッドが、侵襲的な血液サンプリングなしで脳の活動測定を改善したよ。

Patch-CNNは、少ない画像で脳画像解析を簡単にして、正確な結果を出すよ。

新しいモデルが心臓発作の損傷評価を強化して、患者ケアを向上させる。

CortexMorphは、脳の健康評価を改善するために、短時間で正確な皮質厚さの測定を提供するよ。

Bio-SIEVEはAI言語モデルを使って医療の系統的レビューの効率を向上させるんだ。

実世界データが健康技術評価に与える影響を探る。

ECGの時系列データを使って健康状態を区別する新しい方法。

新しい方法が病原体検出のグループテストの効率をアップさせる。

DECTの設定を最適化すると、より良い医療診断のための画像が向上するよ。

SPROUTは、機械学習の分類器での誤分類を検出することで安全性を高めるよ。

健康データと個人情報管理をつなげて、より良い洞察を得るための新しいフレームワーク。

3D医療画像解析を改善するためのAutoSAMアダプターを紹介します。

分割学習と暗号化を組み合わせて、データプライバシーを向上させる方法を見てみよう。

新しいモデルが専門家の報告要約を使って組織画像を作成する。

ハイブリッドビジョントランスフォーマーがEEGデータ分析と目の動きの予測を改善する。

新しい方法でマンモグラムの分析が強化されて、乳がんの分類が改善されるよ。

この研究は、ウェアラブルデバイスがAFアラートを検出する性能を評価してるよ。

新しい方法でボクセルレベルで脳の年齢を予測して、より良い洞察が得られるんだ。

研究では、複数の病状を持つ患者の健康結果予測を向上させるためにEHRを活用してるよ。

低コストのECGデバイスは、血管の老化や喫煙習慣を効果的に予測できるよ。

この研究は、呼吸器疾患の検出にPHCデータを使ったデジタル症候群監視を探るものである。

新しい方法が、医療画像における弱い因果信号を統合することでがん診断を向上させる。

新しい方法が生理学の知識を使って生物モデルの精度を向上させてるよ。

GravityNetを紹介するよ。これは医療画像で小さい病変の検出精度を向上させる新しいモデルなんだ。

ECG分析の進歩が、AIや遺伝子研究を通じて心臓の健康理解を深めてるんだ。

新しいデータソースを使って、疫病のモニタリングと予測を強化する。

FINは、金融、音声処理、健康分野で予測を向上させるんだ。

研究が、パンデミック中の欠落したラボデータと患者の結果の関連性を明らかにした。

自己教師あり学習を使って、構音障害の発話動作の予測を向上させる。

この研究は、ハードネガティブサンプリング技術を使ってアクティビティ認識を向上させる。

レーダー技術はリモート健康チェックを強化しつつ、ユーザーのプライバシーを守るよ。

MRIにおけるT2測定の重要性を探ると、健康状態の診断において大きな役割を果たしていることがわかる。T2値は組織の水分含量や病変の特性を反映していて、特に腫瘍や炎症、脳の障害などを見つけるのに役立つんだ。これにより、医師はより正確に診断できて、適切な治療法を選ぶ手助けになるよ。