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A FairDomain quer melhor a justiça na IA para imagens médicas em várias tecnologias.

Novo método melhora como modelos de aprendizado profundo segmentam imagens médicas 3D.

Uma nova função de perda melhora a precisão da segmentação de tumores em imagens médicas.

O DINO suíço melhora o reconhecimento de itens pessoais em robótica doméstica e dispositivos móveis.

Um método pra melhorar o treinamento de modelos usando imagens médicas com rotulagem parcial.

Dados de olhar ajudam a reduzir os esforços de rotulagem na análise de imagens médicas.

Novo modelo melhora a detecção de tumores no cérebro e a geração de imagens usando exames de RM.

Uma nova ferramenta melhora a precisão da segmentação para imagens de ressonância magnética cerebral de 7T.

O FastSAM-3DSlicer facilita a segmentação 3D em imagens médicas pra melhorar o diagnóstico.

Uma nova técnica reduz o trabalho manual na segmentação de imagens de CryoET.

A SPIN oferece anotações detalhadas de subpartes pra melhorar o reconhecimento de imagem.

Uma abordagem em duas etapas melhora a precisão da segmentação de metástases cerebrais usando ressonância magnética.

Um novo conjunto de dados busca apoiar a automação nos processos de construção.

Um novo método melhora o preenchimento de lacunas e a aplicação de texturas em modelos 3D de ambientes internos.

Uma nova abordagem melhora a segmentação 3D usando anotações e linguagem menos detalhadas.

Um novo método melhora a precisão na detecção de tumores usando técnicas de aprendizado fracamente supervisionado.

Novo método otimiza a segmentação de imagens diversificando exemplos de contexto.

Novos recursos melhoram a precisão da segmentação LiDAR para uma condução autônoma mais segura.

Combinar áudio e informação visual melhora o reconhecimento de objetos em vídeos.

Novos métodos melhoram a segmentação cerebral para o planejamento do tratamento da Doença de Parkinson.

Um novo sistema melhora a classificação de tecidos usando técnicas de aprendizado profundo.

O framework LDSeg melhora a eficiência e precisão da segmentação de imagens médicas.

Um método novo melhora a segmentação semi-supervisionada ao focar em pseudo-rótulos confiáveis.

Uma nova abordagem melhora a segmentação de órgãos em imagens médicas usando conjuntos de dados parcialmente rotulados.

Um novo framework melhora a precisão na detecção de pólipos em imagens gastrointestinais.

Estudo mostra que o aprendizado profundo ajuda a melhorar a segmentação da aorta em imagens de TC.

Apresentando um método que simplifica a criação de imagens e melhora a precisão na imagem de células.

Novo método melhora imagens de ressonância magnética mostrando incerteza nas reconstruções.

Novo conjunto de dados apoia pesquisas em imagens de CBCT para diagnósticos melhores.

Novo método melhora a precisão da segmentação com imagens médicas incompletas.

Esse estudo aprimora a medição da cabeça fetal por ultrassom usando técnicas de deep learning.

Novas técnicas automáticas melhoram a precisão e a rapidez do diagnóstico de doenças da tireoide.

Um novo padrão melhora a avaliação das calçadas para uma melhor acessibilidade urbana.

Um novo método melhora a análise de imagens médicas enquanto protege a privacidade dos pacientes.

Um novo método melhora a compreensão dos modelos de segmentação 3D na saúde.

O MSA Net melhora a precisão na segmentação de imagens médicas usando técnicas inovadoras.

Q-Ground oferece visões detalhadas sobre problemas de qualidade de imagem.

Um novo método melhora a imagem de ultrassom para identificar artérias e veias.

Aprendizado profundo por transferência melhora aplicações de nuvem de pontos 3D em várias indústrias.

Um novo modelo melhora a precisão de segmentação em imagens médicas com dados limitados.