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O Desafio ULS23 tem como objetivo melhorar a segmentação de tumores em exames de TC pra um tratamento de câncer mais eficiente.

Melhorando a coordenação de movimento em cenas 3D usando uma nova técnica gaussiana.

Um novo método pra reconstruir objetos complexos usando entrada visual e técnicas de codificação.

Um novo modelo melhora a segmentação de tumores em imagens médicas, mesmo com as limitações de dados.

Novos métodos melhoram a qualidade das anotações geradas por IA em imagens médicas.

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Um novo método melhora a qualidade e a análise de imagens do cérebro.

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HoloHisto melhora a segmentação de imagens de tecidos em alta resolução pra uma análise melhor.

Um novo modelo melhora a segmentação de imagens da retina pra diagnóstico de doenças.

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BOMS melhora a segmentação celular, deixando a análise da expressão gênica em tecidos mais afiada.

KANs melhoram a análise e classificação de imagens usando menos recursos.

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Novo algoritmo melhora a detecção de emaranhados neurofibrilares na doença de Alzheimer.

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Este estudo destaca a importância da incerteza na segmentação de IA para esclerose múltipla.

Um novo método melhora o alinhamento de imagens usando técnicas de deep learning pra ter melhores resultados clínicos.