医療画像 に関する最新の記事

新しい技術がスペクトル圧縮センシングの効率を向上させる。

A-DPSは、さまざまなアプリケーションでノイズの多いデータからの画像再構成を改善するよ。

新しい方法がホログラフィーとTHGを使ってラベルなしの生物イメージングを強化する。

新しい技術がCBCTの画像品質と速度を向上させて、患者の結果が良くなるんだ。

InterLUDEは、ラベル付きデータとラベルなしデータを使ってモデルのパフォーマンスを向上させるよ。

seg-metricsは医療画像のセグメンテーション性能評価を簡単にしてくれる。

新しい方法がセマンティックセグメンテーションデータセットの質を向上させる。

CIS-UNetは大動脈のセグメンテーションを改善して、手術計画をより良くするよ。

新しい方法がMRIスキャンからの脳の表面分析を向上させる。

Brick-MICは、研究や臨床で使えるコストパフォーマンスの良いフレキシブルな顕微鏡プラットフォームを提供してるよ。

革新的なGNNレイヤーを導入して、マニフォールド上の複雑なデータを分析する。

新しいモデルSAMCTは、医療映像の効率と精度を向上させるよ。

新しい方法で放射線被ばくを減らしつつ、PETスキャンの質をアップしてる。

フォトニックランタンが天文学やその先のイメージング技術を向上させる。

新しい方法で心エコー画像を詳細な心臓モデルに変換する。

この記事では、波の散乱がどのように材料の特性を明らかにするかについて考察します。

アクティブ補償は磁気粒子イメージングで画像品質を向上させる。

新しい手法で、機械学習を使ってスぺックルノイズの影響を受けた画像の質を向上させる。

液体の変化する条件下でのガスバブルの振る舞いや相互作用を調べる。

擬似健康再構成を通じて医療画像の異常を特定する新しい方法。

新しい技術が解剖構造の形状分析を改善して、より良い医療評価を可能にしてるよ。

新しいMRI技術が視床の画像化とセグメンテーションを向上させる。

医療画像分析におけるディープラーニングの役割と敵対的脅威を調査する。

新しい方法が視床下部の研究における脳スキャンの精度を向上させた。

この記事では、複数のキャプチャを使って低解像度画像を改善する手法について話してるよ。

HySim法は画像復元の質とパッチ選択を改善する。

この記事では、ノイズの影響を受ける積分方程式を扱う方法を紹介します。

デバイスフィンガープリンティングと透かし技術を組み合わせた、安全な医療画像のためのフレームワーク。

新しいデータセットがCADの診断精度を向上させることを目指してる。

革新的な方法は、メンタルヘルス研究のための脳画像技術を改善することを目指している。

新しい技術が光音響トモグラフィーを進化させて、医療画像診断が良くなってるよ。

CT-SAM3Dは医療画像のセグメンテーションの精度と効率を向上させるよ。

研究によると、腫瘍球内のがん幹細胞の分布が治療結果に影響を与えるんだって。

新しい方法が、先進的な画像生成技術を使って顔の再構築精度を向上させた。

AIモデルが放射線科の業務をどう改善してるかを探ってみよう。

LessNetは、医療画像の登録に対してよりシンプルで効率的なアプローチを提供します。

研究が音波を使って材料の欠陥を特定する新しい方法を明らかにした。

体積と質量を維持する形状変換の方法。

自己誘導再構築を使った新しい画像修復法を発見しました。

最新の網膜画像登録法を発見して、診断を改善しよう。