この研究は、医療画像解析におけるドメインシフトに対処するためのDGアルゴリズムをベンチマークしてるよ。
Neda Zamanitajeddin, Mostafa Jahanifar, Kesi Xu
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医療画像 に関する最新の記事
新しい方法が医療画像のセグメンテーションで偽陽性を減らす。
Alexander Jaus, Simon Reiß, Jens Kleesiek
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新しいモデルが物理学と機械学習を使って多様な脳のMRI画像を作成する。
Sven Lüpke, Yousef Yeganeh, Ehsan Adeli
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新しい方法がノイズの多い医療データの画像再構築を改善する。
Xiongwen Ke, Yanan Fan, Qingping Zhou
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L TVモデルを使って塩胡椒ノイズを除去する方法。
Yuan Liu, Peiqi Yu, Chao Zeng
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新しいアプローチでMRIスキャンのMS病変セグメンテーションの精度が向上した。
Maximilian Rokuss, Yannick Kirchhoff, Saikat Roy
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研究がアルツハイマー病のPETイメージングにおけるComBatの効果を評価してる。
Braden Yang, T. Earnest, S. Kumar
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導電性材料における波の振る舞いに対するユニーク継続原理の影響を探る。
Huaian Diao, Xiaoxu Fei, Hongyu Liu
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DoSSRが画像品質を効率的かつ効果的に向上させる方法を発見しよう。
Qinpeng Cui, Yixuan Liu, Xinyi Zhang
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新しい方法が、医者が音波を使って肝臓の病気を診断するのを改善するよ。
Flavien Bureau, Elsa Giraudat, Arthur Le Ber
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新しい方法でMRIの画像品質とスピードが向上した。
Chinmay Rao, Matthias van Osch, Nicola Pezzotti
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FeDETRは、冠動脈狭窄の評価を改善するためにフェデレーテッドラーニングを使ってるよ。
Raffaele Mineo, Amelia Sorrenti, Federica Proietto Salanitri
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新しい方法でMRIの画質が向上し、スキャン時間が短縮される。
Qi Chen, Xiaohan Xing, Zhen Chen
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組織内の音速測定を速めるために、暗黙のニューラルネットワークを使う。
Michal Byra, Piotr Jarosik, Piotr Karwat
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研究が心血管画像を強化するための自己教師あり学習法を調べてる。
Rob A. J. de Mooij, Josien P. W. Pluim, Cian M. Scannell
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新しいフレームワークが深度マップを強化して、明瞭さと精度を向上させるよ。
Jiaqi Li, Yiran Wang, Jinghong Zheng
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研究によると、学生と経験豊富なプロの心機能の測定に違いがあることがわかった。
Kazunori Ohnishi, I. Kawagishi, M. Hashimoto
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研究は、レーザーとプラズマの相互作用を使ってガンマ線放出効率を向上させる。
Kavin Tangtartharakul, Gaetan Fauvel, Talia Meir
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フェデレーテッドラーニングが医療データのプライバシーと保護戦略に与える影響を探る。
Badhan Chandra Das, M. Hadi Amini, Yanzhao Wu
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新しいアプローチでは、リアルタイムMRIを使って発話の動きを可視化するんだ。
Hong Nguyen, Sean Foley, Kevin Huang
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新しいAIアプローチが、異なる画像条件での腺癌の診断を改善します。
Abdul Qayyum, Moona Mazher Imran Razzak, Steven A Niederer
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科学者たちがシミュレーションベースの推論で脳のイメージングを革新し、スピードと精度を向上させた。
J.P. Manzano-Patron, Michael Deistler, Cornelius Schröder
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新しい方法がCT画像を強化して、がん治療の計画をより良くする。
Belén Serrano-Antón, Mubashara Rehman, Niki Martinel
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マッチされたポイントなしで3Dシェイプを2D画像に合わせる方法。
Jingwei Song, Maani Ghaffari
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グラウンドトゥルースのベンチマークなしでセグメンテーションの質を評価するモデル。
Ahjol Senbi, Tianyu Huang, Fei Lyu
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MedCLIP-SAMv2は、先進的なセグメンテーション技術と最小限のラベル付きデータを使って、腫瘍検出を改善するんだ。
Taha Koleilat, Hojat Asgariandehkordi, Hassan Rivaz
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新しいインデックスが、AI生成の医療画像における多様性を評価するのに役立つよ。
Mohammed Talha Alam, Raza Imam, Mohammad Areeb Qazi
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新しい方法がリングアーチファクトを効果的に除去してCT画像の鮮明さを向上させる。
Ligen Shi, Xu Jiang, YunZe Liu
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この研究は、超音波画像を使って手のジェスチャーを認識する効果的な方法を明らかにしてる。
Keshav Bimbraw, Ankit Talele, Haichong K. Zhang
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この研究は、低磁場MRIを使って胎児の脳と placenta の高速イメージングを探るものです。
Jordina Aviles Verdera, Sara Neves Silva, Raphael Tomi-Tricot
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MedViLaMは、分析と意思決定を向上させるために複数の医療データタイプを統合するよ。
Lijian Xu, Hao Sun, Ziyu Ni
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新しいモデルが脳CTスキャンからのレポート作成を効率化。
Chengxin Zheng, Junzhong Ji, Yanzhao Shi
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DuoGNNはノードの相互作用を分離して、グラフ分析のパフォーマンスを向上させるんだ。
K. Mancini, I. Rekik
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新しい方法がMRIの画像を改善して、スキャン中の動きを修正するんだ。
Constantin Slioussarenko, Pierre-Yves Baudin, Marc Lapert
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UIR-LoRAは、複数の劣化を同時に処理することで画像修復を改善するよ。
Cheng Zhang, Dong Gong, Jiumei He
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新しい手法は、医療画像の形と強度を統合することでセグメンテーションの精度を向上させる。
Wenhui Dong, Bo Du, Yongchao Xu
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新しい技術が医療画像の画像品質を向上させるためにデータの課題に取り組んでるよ。
Chao Wang, Alexandre H. Thiery
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研究によると、PSP患者のタウ蓄積を追跡するために18F-PI-2620が期待されているみたい。
Lucy Vivash, R. Dilcher, C. B. Malpas
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MRIの種類を組み合わせることで、脳腫瘍のセグメンテーションと治療結果が良くなる。
Ahmeed Suliman Farhan, Muhammad Khalid, Umar Manzoor
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TUMSynは、既存のスキャンとテキストプロンプトを使ってMRI画像を生成して、診断を助けるんだ。
Yulin Wang, Honglin Xiong, Kaicong Sun
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