DAWN-SIは、ノイズと不確実性に対処することで逆問題の解決策を強化するよ。
Shadab Ahamed, Eldad Haber
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医療画像 に関する最新の記事
セグメンテーション技術の進歩が医療診断や治療計画を改善してるよ。
Jie Bao, Zhixin Zhou, Wen Jung Li
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新しいイメージング法が脳の健康におけるナトリウムの理解を深める。
Lauren F. O'Donnell, Gonzalo G. Rodriguez, Gregory Lemberskiy
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医療画像からの診断をAIモデルがどう改善するかを探る。
Cailian Ruan, Chengyue Huang, Yahe Yang
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新しいディープラーニング技術が頭頸部癌治療における腫瘍セグメンテーションを改善してる。
Frank N. Mol, Luuk van der Hoek, Baoqiang Ma
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不完全なデータの中での形状最適化の課題と戦略を探ってみてね。
Karl Kunisch, John Sebastian H. Simon
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新しい方法で不確実性モデルを使って網膜層のセグメンテーション精度が向上した。
Mohammad Mohaiminul Islam, Coen de Vente, Bart Liefers
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新しい方法が医療画像の3Dボリューム測定を強化して、診断がより良くなるよ。
Quoc-Bao Nguyen-Le, Tuan-Hy Le, Anh-Triet Do
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タスクフィンガープリンティングは、医療画像における知識共有を変革するかもしれない。
Patrick Godau, Akriti Srivastava, Tim Adler
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科学者たちは、脳の地図を効果的かつ正確に比較する方法を洗練させている。
Vincent Bazinet, Zhen-Qi Liu, Bratislav Misic
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技術や通信におけるフォトニック構造の可能性を探る。
Haijun Wu, Nilo Mata-Cervera, Haiwen Wang
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LVS-Netは早期病気診断のために網膜画像解析を強化するよ。
Mehwish Mehmood, Shahzaib Iqbal, Tariq Mahmood Khan
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CBCTは、もっと早くてクリアな結果を出して、患者ケアを向上させるイメージングを革命的に変えたよ。
Alexander Meaney, Mikael A. K. Brix, Miika T. Nieminen
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Multi-V-Stainは、H&E画像を使って癌組織のイメージングを向上させる。
Gunnar Rätsch, S. Andani, B. Chen
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この新しい方法は、低解像度の画像を瞬時に素晴らしいビジュアルに変えるよ。
Yuanzhi Zhu, Ruiqing Wang, Shilin Lu
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研究者たちは、画像セグメンテーションタスクにおけるU-Netモデルの効果を評価している。
Robin Ghyselinck, Valentin Delchevalerie, Bruno Dumas
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新しい技術が画像位相分析をどう改善するかを発見しよう。
Brian Knight, Naoki Saito
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革新的な材料やセットアップで、荷電粒子がどのように光を生成するかを発見しよう。
Hayk L. Gevorgyan, Koryun L. Gevorgyan, Anahit H. Shamamian
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新しい方法で画像融合が進化して、もっと詳細でクリアなものになるよ。
Ferhat Can Ataman, Gözde Bozdaği Akar
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研究者たちがMRIスキャンの動きのアーチファクトを減らす方法を開発したんだ。
Jiahua Xu, Dawei Zhou, Lei Hu
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詳しい3Dモデルを素早く作成する方法を見つけよう。
Briac Toussaint, Diego Thomas, Jean-Sébastien Franco
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AIは医療画像を変えていて、医者が正確な診断をするのを助けてるよ。
Hakan Şat Bozcuk, Mehmet Artaç, Muzaffer Uğrakli
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新しい方法が組織の挙動を捉え直す。
Rion Morishita, Pradipta Mukherjee, Ibrahim Abd El-Sadek
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点群登録が散らばったデータに秩序をもたらす方法を学ぼう。
Angelo Iollo, Tommaso Taddei
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SegHeD+は、多発性硬化症の病変を特定する精度を向上させる。
Berke Doga Basaran, Paul M. Matthews, Wenjia Bai
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科学者たちは、高度なアルゴリズムと効率的な手法を使ってCTスキャン画像を改善している。
Patricio Guerrero, Simon Bellens, Wim Dewulf
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シリコンナノ粒子がハイパーポラリゼーションで医療画像を改善する方法を発見しよう。
Gevin von Witte, Konstantin Tamarov, Neva Sahin
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新しいデータセットでCT再構成アルゴリズムの比較がもっとできるようになったよ。
Maximilian B. Kiss, Ander Biguri, Zakhar Shumaylov
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新しい方法でMRI画像に色を加えて、診断がより良くなるんだ。
Mayuri Mathur, Anav Chaudhary, Saurabh Kumar Gupta
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ReXTrustは、AIが生成した放射線レポートの正確性を確保し、患者の安全性を向上させる。
Romain Hardy, Sung Eun Kim, Pranav Rajpurkar
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画期的なコンピューターシステムが高度な画像処理で骨粗しょう症の検出を改善した。
Ayesha Siddiqua, Rakibul Hasan, Anichur Rahman
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フローモMRIは、乱流の複雑な挙動をリアルタイムで明らかにするよ。
A. Kontogiannis, P. Nair, M. Loecher
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神経筋疾患における筋機能を評価するための動的MRI技術を探求中。
Francesco Santini, M. G. Croce, X. Deligianni
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新しいアプローチがPETイメージングを改善し、患者の放射線被曝を減らす。
Clémentine Phung-Ngoc, Alexandre Bousse, Antoine De Paepe
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新しい方法が、より良い診断のために医療画像の整列方法を変えてるよ。
Vasiliki Sideri-Lampretsa, Nil Stolt-Ansó, Martin Menten
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MRFは、医療を向上させるために、体組織に関する迅速で詳細な情報を提供するよ。
Geoffroy Oudoumanessah, Thomas Coudert, Carole Lartizien
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ヘルスケアにおける画像分析を改善する新しい方法。
Yimu Pan, Sitao Zhang, Alison D. Gernand
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バイアスがCNNのパフォーマンスや画像分析にどう影響するかを見てみよう。
Sai Teja Erukude, Akhil Joshi, Lior Shamir
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新しい技術が、より良い診断のために、速くて非侵襲的な脳イメージングを約束してるよ。
Kai Mason, Florencia Maurino-Alperovich, Kirill Aristovich
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新しい技術がノイズを減らして画像品質を向上させる方法を見つけよう。
Chicago Y. Park, Yuyang Hu, Michael T. McCann
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