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

Um novo método melhora a precisão dos laudos focando nas anormalidades detectadas em exames de tomografia.

NuSegDG oferece precisão melhorada para análise de imagens médicas.

Um novo método melhora a qualidade da imagem afetada por compressão dupla em JPEG.

Técnicas de deep learning melhoram a qualidade de imagem na tomografia por raios X pra várias aplicações.

O HAPNet combina dados hiperespectrais e de SAR pra classificar a cobertura do solo de forma mais precisa.

Descubra como o EUIS-Net melhora a segmentação de imagens de ultrassom de mama para uma detecção de câncer mais eficaz.

Este estudo avalia a precisão da IA em diagnosticar malária em diferentes ambientes de saúde.

Descubra como a IA tá transformando o diagnóstico em patologia computacional usando modelos de fundação e de visão-linguagem.

Uma abordagem de deep learning melhora as previsões de sobrevida para câncer de esôfago de células escamosas.

Novo método melhora a qualidade das imagens de MRI de difusão usando aprendizado de máquina.

Uma nova abordagem melhora a identificação de TLS usando técnicas de coloração mais simples.

Novas técnicas melhoram a precisão dos testes de HER2 para tratamento de câncer de mama.

O BCDNet oferece detecção eficiente de câncer de mama com menor necessidade de recursos.

Um novo método pra contar glóbulos brancos em lesões musculares melhora a análise da recuperação.

Um novo modelo melhora a qualidade da imagem em exames de TC com baixa dose.

O MSFMamba melhora a precisão da classificação ao combinar dados hiperespectrais, LiDAR e SAR.

Um novo modelo prevê a integridade do CST a partir de exames de TC para a recuperação de AVC.

Uma nova abordagem pra melhorar a precisão do modelo em meio ao barulho das etiquetas.

Um novo método de ataque enfraquece os sistemas de detecção de deepfake.

Novo plugin facilita a rotulagem de imagens médicas em 3D no 3D Slicer.

Histo-Diffusion melhora a imagem em alta resolução para um diagnóstico de doença mais preciso.

Modelos de deep learning melhoram a detecção de COVID-19 em raios X do peito, ajudando os esforços de saúde.

Novos métodos melhoram a precisão na imagem cardiológica para avaliações de saúde do coração.

Um novo sistema combina YOLO e SAM pra melhorar a detecção de glioma na cirurgia.

Deep learning melhora a detecção automática de fotorreceptores cônicos em imagens de AOSLO.

Uma nova técnica de análise de vídeo consegue captar sinais do coração sem sensores.

Novos métodos estabilizam as imagens da câmera do robô pra melhorar a percepção.

Uma nova abordagem para diagnosticar glaucoma através das relações de biomarcadores.

LV-UNet oferece segmentação eficiente de imagens médicas para aplicações em tempo real.

Um estudo sobre métodos para estimar a intensidade da turbulência a partir de gravações de vídeo.

Novos métodos melhoram as previsões da dinâmica costeira usando aprendizado profundo.

NeRF-CA melhora a imagem do coração reconstruindo visuais 4D a partir de poucas vistas de raios-X.

O modelo ECDB melhora a restauração de imagens com um controle melhor e técnicas eficazes.

OrthoDoc combina imagens de TC e texto pra melhorar os diagnósticos médicos.

Novo método MedDet melhora a eficiência na detecção de hérnia de disco cervical usando técnicas avançadas.

Métodos aprendidos melhoram a eficiência e a qualidade da compressão de imagem.

Esse artigo explora os benefícios da radiografia em campo escuro para avaliar corpos estranhos médicos.

Um estudo sobre como diferentes descrições impactam modelos de aprendizado de máquina em imagens médicas.

ResEmoteNet melhora como as máquinas leem expressões faciais para várias aplicações.

Um método que combina imagens de fundo de olho e OCT melhora a precisão do diagnóstico de DMAE.