医療技術 に関する最新の記事

SPPNetは細胞のセグメンテーションを簡素化して、医療分析の精度と効率を高めるよ。

lncRNAの研究が、自閉症スペクトラム障害についての新しい洞察を提供しているよ。

研究によると、DBSが治療抵抗性うつ病の睡眠の質にどのように影響するかが明らかになった。

物体検出技術とキャリブレーションを組み合わせることで、精度と信頼性が向上するよ。

音波を使って白血病細胞をすぐに特定する革新的なアプローチ。

ChannelViTは、さまざまな分野で複雑なマルチチャネル画像の分析を向上させるよ。

筋骨格系の状態におけるChatGPTの診断効果を人間の放射線技師と比較して評価する。

モデル編集技術を通じて医療に関する質問における言語モデルの精度を向上させる。

半教師あり学習フレームワークが、限られたラベル付きデータで医療画像のセグメンテーションを向上させる。

新しい方法が、少ない例を使って eczema の分析を改善する。

画像の違いを正確に表現するための新しいアプローチ。

この記事では神経細胞内のイオン移動と超音波が脳の活動制御にどんな役割を果たしてるかを調べてるよ。

新しいモデルは、インスタンスセグメンテーションを使って腎生検の診断精度を向上させる。

unORANICは、解剖学を汚染から分離することで医療画像解析を改善します。

強力なツールが、機械学習アプリケーション用の医療画像管理を改善する。

研究により、脳の活動パターンが発作の起源を特定するのに役立つかもしれないことが明らかになった。

新しいトレーニング戦略が医療画像のセグメンテーション精度を向上させる。

AIシステムにおける責任と安全性を調べて、説明責任を強化する。

医療AIモデルのバックドア攻撃とラベリングエラーを調べる。

新しいフレームワークSUDOは、グラウンドトゥルースデータなしでAIシステムを評価するのを手助けするよ。

適切なデータ分離がディープラーニングを使った肺癌検出の精度を高めるんだ。

新しい方法で、テキストと画像を使って医療の質問の要約が改善されるよ。

新しいクライオアブレーション法が肝臓癌の治療効果を高め、健康な組織へのダメージを減らすんだ。

基盤モデルが医療の結果を改善する役割を探る。

革新的な検出器が、がん治療のための陽子線治療の精度を高める。

新しいワイヤレステレメトリーシステムが、ラットの脳活動を連続的に追跡できるようになったよ。

機械学習が甲状腺がんの検出と治療にどんな役割を果たすか探ってるよ。

研究者たちは、軽度認知障害とその進行を理解するために脳の信号を調べている。

Diff-NCAとFourierDiff-NCAを紹介するよ！効率的な画像生成のために。

研究は、GIE画像解析における自己教師あり事前学習の使用を強調している。

血管侵襲に関する新たな洞察が、肺癌治療の決定を改善する。

tFUSは、脳機能を改善し、メンタルヘルスの問題を治療するための非侵襲的な方法を提供してるよ。

BoNuSは弱い監視を使って核のセグメンテーションを自動化し、病理画像解析を強化するよ。

電気刺激を使って、がん細胞への薬剤送達を改善する。

SAMは画像セグメンテーションの精度を向上させることで医療画像を改善する。

品質を保ちながらボリュメトリックデータを圧縮するためのニューラルネットワークを使った方法。

新しいシステムが病理学者の乳がんと皮膚がんの診断精度を向上させるのを助けてるよ。

TGVは細部やノイズをうまく管理して、画像の質を向上させるよ。

CathSimは、血管内手術のトレーニング用に最先端のシミュレーターを提供してるよ。

新しい方法で脳の画像診断が改善されて、診断や治療がより良くなるよ。