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O CC-SAM melhora a segmentação de imagens médicas, aumentando a precisão pra um cuidado melhor com os pacientes.

O SAM 2 melhora a segmentação de imagens médicas para conjuntos de dados 2D e 3D.

O S-SAM simplifica a segmentação de imagens médicas com menos necessidade de especialistas e mais eficiência.

Apresentando o SAM-SP, um modelo que melhora a segmentação de imagens com menos orientação de especialistas.

Um novo sistema combina YOLO e SAM pra melhorar a detecção de glioma na cirurgia.

Um novo conjunto de dados melhora a imagem de sonar para reconhecimento de objetos debaixo d'água.

Combinando SAM e MLLMs pra melhorar a localização de objetos em imagens.

Explorando novas técnicas de IA para melhorar a análise de imagens do câncer de próstata.

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Um método pra melhorar a anotação de imagens médicas usando o Modelo Segment Anything.

O Trident junta modelos pra melhorar a segmentação de imagem e o reconhecimento de detalhes.

Uma nova técnica melhora a análise de bolhas para gerenciar melhor o calor.

Um olhar sobre o grave problema de desnutrição que afeta as crianças na Etiópia.

SamIC revoluciona a segmentação de imagem com menos recursos e aprendizado mais rápido.

O SEG-SAM melhora a segmentação de imagens médicas pra um diagnóstico e tratamento melhor.

Um novo método melhora a precisão no mapeamento do uso da terra ao lidar com rótulos confusos.

Um modelo esperto melhorando a análise de imagens médicas com recursos de memória.

O SAM aumenta a precisão na identificação de lesões, melhorando a eficiência da imagem médica.