医療画像 に関する最新の記事

機械学習を活用して、新しい超伝導材料を効率的に特定する。

セマンティックセグメンテーション技術と応用におけるビジョントランスフォーマーの役割を検証する。

深層学習を使った新しい方法が、手術後の神経膠腫患者の腫瘍評価を改善してるよ。

新しいアプローチで、専門家の合意を通じて舟状骨骨折の治癒評価が改善される。

この研究は、データ増強を通じて胸部X線分類を改善するためのGANの効果を評価してるよ。

研究が明らかにしたのは、アルツハイマーにおけるタウレベルが認知機能の低下にどのように影響するかってこと。

新しい方法が以前の患者情報を使って放射線レポートの精度を向上させるんだ。

この記事では、対称コンプトン散乱とそのさまざまな分野での潜在的な応用について探ります。

ISTは医療画像から信頼性の高い特徴抽出を助ける。

RegionMIRは、特定の解剖学的領域に焦点を当てて医療画像の検索を強化するよ。

新しい方法で、組織の文脈を考慮したがん診断が向上した。

新しいモデルが半導体検出器の電荷雲の理解を向上させる。

新しいモデルが染色された組織の画像を分析して、腫瘍の低酸素状態と酸素分布を予測するんだ。

新しい方法が歯科X線画像の分析を改善して、より良い診断ができるようになった。

組織画像解析のモデル性能を向上させる方法。

新しい方法がMRIスキャンを改善して、エッジの細部に焦点を当ててるんだ。

研究は、粒子検出技術における持続可能なガスへの移行を強調している。

新しい方法で拡散モデルを使って画像の質を向上させるんだ。

新しい方法でX線画像が改善され、医療や材料の洞察がより明確になったよ。

分散フレームバッファは、大きなデータセットを複数のコンピュータで効率的にレンダリングするのに役立つよ。

新しい軽量ネットワークが圧縮センシングでデータ再構成を改善する。

新しい方法で光干渉断層撮影の精度が上がって、組織の画像がより良くなったよ。

FAN-Netは、高度な画像処理技術を使って脳卒中の病変セグメンテーションを改善するんだ。

DeepPrepは、ディープラーニング技術を使って脳スキャン分析を加速させて、より良くするよ。

新しい技術で波を使って隠れた特性の分析が改善されるよ。

ガンマ線の研究がPETスキャンみたいな医療画像技術を進化させてるよ。

新しい方法が、限られたデータでMRI画像の質を改善するのに期待できそう。

拡散MRIが脳に関する知識をどうやって向上させるかを見てみよう。

医療画像分析におけるビジョントランスフォーマーの信頼性を高める。

PEFTは、少ないデータとリソースで医療画像のAIモデルを改善するよ。

MRC-Netは、血管セグメンテーション技術を改善することで網膜疾患の診断を向上させる。

スライムは平らな部分に注目して画像マッチングを簡単にして、精度を上げてるよ。

ニューラルネットワークを使って脳年齢を予測することで、脳の健康に関する洞察が得られるよ。

合成血管ツリーが血流に関する新しい洞察を明らかにする研究。

FocusContrastは、重要な診断詳細を優先することで医療画像解析を改善します。

新しい方法が圧縮データからの信号回復を改善する。

神経科学における形状理解のための回帰モデルに関する研究。

複雑な形状を持つ材料の粒子輸送を解決する新しいアプローチ。

新しいモデルが心臓画像のセグメンテーションを強化して、AF管理がさらに良くなるよ。

新しい方法が、不確実性をよりよく評価することで画像修復を改善する。