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Modelos de fundação estão melhorando a eficiência na segmentação de imagens médicas.

Pesquisas mostram que métodos de RM padrão melhoram a precisão na segmentação de lesões na substância branca.

Nova abordagem melhora a precisão do rastreamento celular em grandes conjuntos de dados.

Um novo método melhora a segmentação de órgãos e tumores em imagens médicas.

Um novo método melhora a incerteza nas anotações de imagens médicas.

Um olhar sobre novos métodos que melhoram a detecção de texto em imagens.

Nova tecnologia melhora a detecção e o diagnóstico de tumores no fígado para melhores resultados para os pacientes.

Esse artigo fala sobre os avanços na análise de imagens de mamografia usando técnicas de deep learning.

Um novo método melhora a segmentação de vasos sanguíneos e a extração de linhas centrais em imagens médicas.

Um novo framework melhora a análise de núcleos na histologia digital para um diagnóstico de câncer mais preciso.

Novos métodos ajudam as máquinas a identificar como as pessoas podem interagir com objetos.

Um novo método melhora a precisão no rastreamento de células vivas através da análise de vídeo.

Modelos generativos profundos melhoram a imagem médica com técnicas de aumento de dados.

Um novo modelo melhora o reconhecimento de objetos na cirurgia assistida por robôs.

HypVINN melhora a segmentação do hipotálamo em exames de imagem do cérebro.

ACC-UNet melhora a análise de imagens médicas através da integração de modelos inovadores.

O JointFormer melhora o VOS ao integrar extração de características, correspondência e gerenciamento de memória.

O RestNet melhora as tarefas de segmentação com dados limitados em diferentes áreas.

Um novo método melhora os modelos Transformer para uma análise de imagens médicas mais eficaz.

Esse estudo melhora a eficiência na segmentação de imagens de ressonância magnética cardíaca com menos anotações.

Aprenda como superpixels melhoram a análise de imagens através de algoritmos de detecção de comunidade.

Apresentando o Adapter AutoSAM pra melhorar a análise de imagens médicas em 3D.

Um novo método usa vídeos em time-lapse pra avaliar as respostas a medicamentos contra o câncer.

Esse estudo avalia a confiabilidade das CNNs na análise de RM de cérebro.

Uma grande coleção de formas médicas 3D para pesquisa e educação.

MaskGAN melhora a síntese de imagens de TC a partir de exames de RM sem anotações detalhadas.

Revolucionando a imagem médica com representações neurais implícitas inovadoras.

Uma abordagem unificada melhora a análise musical ao integrar vários elementos estruturais.

Uma abordagem semi-supervisionada dá um gás no reconhecimento automático de alvos SAR com dados rotulados limitados.

Nova função de perda melhora a precisão na segmentação de imagens médicas, focando nas bordas.

Um novo método melhora a segmentação de lesões na pele sem dados rotulados.

COVID-VR usa técnicas de imagem avançadas pra melhorar a classificação de doenças pulmonares.

Usando aprendizado auto-supervisionado pra melhorar a precisão da análise de imagens de tecidos.

O VesselBoost melhora a análise de angiografia por ressonância magnética pra ter uma segmentação de vasos sanguíneos melhor.

Novos métodos melhoram a clareza e a análise de exames de cérebro.

DermoSegDiff melhora a precisão na identificação de lesões de pele, ajudando no diagnóstico precoce.

Esse estudo melhora as técnicas de segmentação pra identificar vasos sanguíneos em imagens de rim.

Um novo método melhora a segmentação dos vasos cerebrais usando técnicas de aprendizado semi-supervisionado.

Novo modelo melhora o reconhecimento de objetos para aumentar a segurança nas estradas.

Uma nova abordagem melhora a segmentação dos núcleos celulares usando aprendizado semi-supervisionado.