Ulas Bagci

O PrototypeLab melhora a detecção de pólipos em imagens de colonoscopia.

A GastroVision oferece 8.000 imagens endoscópicas pra ajudar na detecção de doenças gastrointestinais.

Um novo método melhora a segmentação de imagens médicas com menos dados rotulados.

A atenção D-LKA melhora a precisão e a eficiência da segmentação de imagens médicas.

Um novo modelo melhora a segmentação de imagens médicas focando em detalhes de alta frequência.

Esse trabalho melhora a segmentação de imagens de fundo de retina através de métodos de redução de ruído.

Um desafio tem o objetivo de melhorar a delimitação de tumores em exames de cérebro pra um planejamento de tratamento mais eficaz.

Os modelos Mamba melhoram a precisão e a eficiência na interpretação de imagens médicas.

Inovações em deep learning melhoram a precisão na imagem médica para resultados de saúde melhores.

Novo modelo melhora a precisão de imagem e segmentação da cirrose hepática.

PolypDB melhora a precisão da colonoscopia ao fornecer um conjunto de dados diversificado para detectar pólipos.

O FANetv2 melhora a detecção de pólipos em imagens de colonoscopia pra ter resultados de tratamento melhores.

Pesquisadores desenvolvem uma abordagem de dois modelos para identificar tumores no cérebro de crianças.

Uma nova abordagem para avaliar os tumores pancreáticos enquanto protege a privacidade dos pacientes.

Novo método melhora a classificação de lesões cutâneas enquanto protege os dados dos pacientes.

O PEP-Net melhora a previsão das taxas de sobrevivência para pacientes com Embolia Pulmonar.

Um novo framework melhora a análise de imagens médicas usando dados rotulados e não rotulados.