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

Um olhar sobre como as novas tecnologias de câmera melhoram a imagem em pouca luz e em movimento rápido.

Uma nova abordagem melhora a avaliação dos níveis de oxigênio em distúrbios do sono usando OCTA.

Um novo método melhora a precisão do rastreamento de alimentos usando modelos 3D e imagens 2D.

Esse estudo analisa a precisão da PPG na estimativa da pressão arterial em comparação com métodos tradicionais.

Uma nova abordagem prevê os níveis de dopamina através de exames de ressonância magnética, melhorando o monitoramento do Parkinson.

O ToNNO melhora a velocidade e a precisão da rotulagem de imagens médicas em 3D.

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

Novas ferramentas estão melhorando como a gente avalia e melhora a qualidade da imagem.

O novo modelo Cut-FUNQUE prevê a qualidade do vídeo HDR depois do mapeamento de tons e da compressão.

Um novo sistema melhora a detecção de defeitos em módulos fotovoltaicos usando IA.

A R-Trans melhora a avaliação em tempo real das habilidades cirúrgicas usando dados cinemáticos.

Um olhar sobre os métodos para avaliar imagens geradas por IA.

Uma olhada nos métodos modernos e seu impacto na saúde.

Este estudo avalia modelos de deep learning pra melhorar a classificação de imagens médicas.

A Sensibilização Comprimida em Tempo Real melhora a transmissão e o processamento de dados em satélites miniaturizados.

O aprendizado profundo melhora as ressonâncias magnéticas, aumentando a velocidade e a qualidade das imagens pra um diagnóstico melhor.

Novas técnicas melhoram a detecção de defeitos em objetos impressos em 3D, garantindo qualidade.

Um novo método melhora a precisão na imagem cardíaca ao combinar diferentes perspectivas.

As equipes enfrentam o desafio de transformar imagens em baixa resolução em incríveis 4K.

Um método rápido e eficaz pra segmentar camadas da retina usando imagens de OCT.

Mamba-Ahnet melhora a segmentação de imagens médicas pra detecção precisa de lesões.

O EvaNet combina imagens de satélite e dados de elevação pra melhorar a precisão do mapeamento de enchentes.

Novo modelo melhora a qualidade das imagens de satélite para uma análise melhor.

O CSA-Net melhora a precisão da segmentação de imagens médicas, aumentando as capacidades de diagnóstico.

Um sistema analisa imagens de ecocardiografia pra identificar problemas no coração rapidinho.

DDPET-3D melhora imagens de PET com baixa dose pra um diagnóstico melhor.

O MMIST-ccRCC oferece dados completos pra um cuidado personalizado no câncer.

GroupedMixer melhora a velocidade e a qualidade da compressão de imagens usando técnicas inovadoras.

Combinar modelos melhora a precisão na classificação de imagens hiperespectrais.

Um modelo melhora as previsões da reflexão de luz no solo pra ajudar em estudos ambientais.

O JOSENet melhora a detecção em tempo real de violência em filmagens de vigilância usando métodos avançados.

Novos métodos melhoram a precisão da imagem EIT para aplicações médicas e industriais.

Novos métodos melhoram a compressão de texturas para eficiência e qualidade gráfica.

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.