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A Tyche oferece opções de segmentação flexíveis e diversas para desafios de imagem médica.

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Novas técnicas de RM aprimoram a imagem e segmentação do tálamo.

Novo método melhora a precisão de exames de cérebro para estudos hipotalâmicos.

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Soluções automatizadas para identificar tumores no cérebro mostram que podem melhorar o atendimento aos pacientes.

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Aprimorando a detecção de objetos grandes em ambientes de veículos autônomos.

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LeGrad melhora a compreensão das previsões dos Vision Transformers através de heatmaps eficazes.

Esse artigo fala sobre uma nova estrutura para geração de imagens multi-sujeito distintas.

SaLIP combina SAM e CLIP para uma segmentação de imagens médicas eficiente.

Novos métodos melhoram a privacidade dos pacientes enquanto aprimoram a pesquisa em imagens médicas.

Um novo método melhora a segmentação com anotações mínimas em imagens médicas 3D.

O MCPNet oferece insights mais claros sobre as decisões de modelos de aprendizado profundo por meio da extração de conceitos em múltiplos níveis.

Novo modelo melhora a precisão na detecção de tumores mediastinais usando aprendizado semi-supervisionado.

Um novo método melhora a precisão dos sistemas de reconhecimento de atividades.

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Uma nova abordagem usando programação genética pra melhorar as funções de perda na classificação de imagens.

Novos métodos melhoram a eficiência de rastreamento de objetos e anotação em processamento de vídeo.

Um novo sistema melhora a edição de imagens usando instruções de texto simples.

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Explorando as capacidades dos modelos de linguagem visual na análise de imagens de microscopia.

Um novo banco de dados melhora as técnicas de imagem para resultados melhores em cirurgias cerebrais.

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EVA-X melhora a avaliação de raio-X de tórax usando técnicas avançadas de IA.

LHU-Net melhora a precisão e a eficiência na segmentação de imagens médicas, ajudando os profissionais de saúde.

Novos métodos melhoram a imagem de células e organelas para pesquisas biológicas.

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Novo método melhora a análise de imagens para pesquisa sobre câncer.

Esse estudo avalia métodos de aprendizagem profunda pra marcar tumores de câncer em exames médicos.

Uma nova abordagem usando Triple U-Net melhora a segmentação de núcleos em imagens médicas.