Engenharia Eletrotécnica e Ciência dos Sistemas - Processamento de Imagem e Vídeo

SiSIFUS melhora a clareza das imagens em imagem de tempo de vida de fluorescência para estudos biológicos.

Novo modelo melhora a classificação de doenças usando imagens médicas rotuladas e não rotuladas em quantidade limitada.

D-TrAttUnet melhora a precisão da segmentação em tarefas de imagem médica.

Dados sintéticos oferecem soluções promissoras para os desafios na imagem médica.

O SegCLR melhora a segmentação de imagens de olho usando dados rotulados e não rotulados.

Um novo sistema híbrido combina métodos ópticos e eletrônicos para uma classificação de imagem eficiente.

Um framework completo pra analisar o desempenho de XR em redes sem fio assistidas por edge.

Essa pesquisa foca em usar IA pra detecção precoce de doenças da retina.

O CoVScreen melhora o diagnóstico de COVID-19 usando raios-X do peito e técnicas de deep learning.

Novo conjunto de dados e sistema de detecção melhoram a eficiência da colheita de frutas para os agricultores.

Método de IA melhora previsões de dose de radioterapia ao estimar incertezas.

O BraTS Challenge tá quebrando barreiras na segmentação automatizada de meningiomas usando deep learning.

Este estudo analisa o potencial da IA em classificar subtipos de câncer de ovário.

Os participantes enfrentam a restauração de imagens degradadas em um ambiente competitivo.

Uma nova abordagem para remoção de ruído em imagens usando técnicas de aprendizado auto-supervisionado.

Um método pra converter imagens e melhorar a precisão das cores.

Explorando como os robôs podem entender e explicar melhor as conversas com as pessoas.

Essa pesquisa foca em melhorar a segmentação de tumores no cérebro com uma nova abordagem de modelo.

Novas técnicas melhoram a reconstrução de imagens a partir de dados limitados.

Um desafio global destaca o aprendizado federado para classificação de densidade mamária.

Um novo modelo ajuda a analisar imagens médicas da COVID-19.

Novo método melhora a qualidade das imagens de CT cardíaco a partir de ângulos limitados.

Uma olhada no AIMC e DIMC para tarefas de machine learning.

Descubra as últimas tendências em processamento de dados visuais e codificação.

Um novo método pra comprimir vídeo de forma eficiente que melhora a qualidade e reduz o tamanho do arquivo.

Uma nova abordagem pra melhorar imagens de baixa resolução usando métodos estocásticos.

Um desafio focado em modelos generativos profundos pra geração de imagens médicas realistas.

Usando sensoriamento remoto pra melhorar a estimativa de biomassa florestal na China.

Um estudo sobre o desempenho de modelos de Difusão em comparação com GANs para melhorar a qualidade de imagem.

Uma nova estrutura melhora a detecção de falhas em trens usando técnicas avançadas de deep learning.

O UniCompress melhora o armazenamento e a transmissão de imagens médicas com técnicas avançadas de IA.

O VERT melhora a imagem de ultrassom em áreas complexas, aumentando a clareza e a precisão.

Um método pra quantificar a incerteza na imagem médica pra melhorar o diagnóstico.

Uma nova abordagem melhora a precisão do diagnóstico de câncer de bexiga.

EyeMoS melhora a detecção de doenças oculares por meio de aprendizado multimodal e estimativa de incerteza.

Um novo método melhora a fusão de imagens hiperespectrais e multiespectrais.

O CV-VAE melhora a eficiência e a qualidade da geração de vídeos nos modelos existentes.

Novos métodos de processamento melhoram o QIS para imagens em tempo real.

Nova técnica CCSO melhora a eficiência da codificação de vídeo e a qualidade visual.

Novos métodos melhoram a descoberta de biomarcadores preditivos a partir de imagens médicas.