医療画像 に関する最新の記事

NL-PCAは拡散MRI画像を改善して、脳の分析をより良くするんだ。

この研究は、ニューラルセルラーオートマタが医療画像セグメンテーションにおける役割を評価している。

研究者たちはハンル効果を使って窒素イオンの励起状態を調べてるよ。

新しい技術が高齢者向けに調整された条件付きテンプレートを使って脳の画像化を改善してるよ。

新しいアプローチが心臓MRIの画像を向上させ、ノイズを減らして詳細を改善したよ。

新しい方法は、より良い画像登録技術を通じて医療画像の精度を改善してるよ。

IBOを紹介するよ：組織病理学におけるAIの意思決定透明性を改善する方法だよ。

新しいフレームワークが視覚的症状と高度なプロンプティング技術を使って医療画像分析を強化するよ。

新しいモデルが、限られたデータを使って深層学習でDWI画像の質を向上させるよ。

新しいAIフレームワークが、限られたデータを使って子供の肺炎診断を改善する。

深層学習は、THz波を使って隠れた物体を見る能力を高めるんだ。

医療画像におけるAIの予測の信頼性を高める方法。

高出力フェムト秒レーザーは新しい材料の相互作用や科学的ブレイクスルーを可能にする。

バブル核に関する研究は、原子構造や核反応の知識を深めるよ。

新しいPETスキャナーは、よりクリアな画像と放射線被曝の軽減を提供するよ。

研究者たちが脳卒中サバイバーの言語能力をよりよく予測するためにLEGNetを開発した。

自動化モデルはMRI画像から軟部組織腫瘍を正確にセグメント化するのに期待が持てる。

散乱理論の概要とそのさまざまな分野での応用。

新しい方法が合成サンプルを使って希少疾患の検出を強化する。

高度なAI技術を使って、MRIスキャンから小児脳腫瘍の分類を改善する。

TBConvL-Netは医療画像のセグメンテーションで精度と効率を向上させる。

SMILEは、心疾患の診断をより良くするために、より早くて明確な心臓画像を提供します。

K-Originsはニューラルネットワークの色評価を改善して、画像分析を強化するんだ。

研究者たちは、ノイズの多い環境でのキュービット測定を改善して、より高精度にしたよ。

革新的な画像診断法は、CTとEITの利点を組み合わせて、より安全な診断を実現する。

ノイズを取り除いて画像の鮮明さを改善しつつ、重要な細部を保つ。

球を等しい面積に分割することとその応用を分析する。

この研究では、高度な機械学習技術を使ってリアルな胸部X線画像の作成を調査してるよ。

新しい方法が高度な技術を使って画像の質を向上させる。

研究は、医療画像における深層学習モデルへのスキャナーの変動の影響を強調している。

新しい方法が後期DCE-MRI画像を改善して、乳がんの診断がより良くなった。

カイゼンは、医療診断を向上させるためにコンピュータ画像解析を改善する。

MobileUNETRは、進化した画像分割技術を使って皮膚がんの検出を向上させてるよ。

新しい方法でMRIと数学モデルを使って脳腫瘍の追跡が改善された。

FODA-PGは、医療画像からのレポート生成を強化して、より良い診断を可能にする。

研究が放射線解析を使ったORNJの早期発見の可能性を明らかにした。

自動化された方法が腰椎の画像分析と診断を改善する。

新しい方法でMRIデータを使って合成CT画像の質が向上するよ。

研究者たちは、より良い診断のために血液細胞の画像を標準化する方法を開発した。

周波数調整を使って、さまざまな医療画像のセグメンテーション精度を高める方法。