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Um novo método baseado em grafo melhora a esquelotização para análise de formas anatômicas.

Um novo programa melhora a análise de imagens do coração, ajudando na detecção de doenças.

Uma nova técnica melhora a compreensão das arrumações das fibras cerebrais em recém-nascidos.

Usando modelos de IA pra melhorar o diagnóstico de ceratocone através de dados de OCT.

Novo método melhora a clareza de exames de PET em baixa dose usando aprendizado de máquina e ressonância magnética.

Um novo método melhora a reconstrução 3D a partir de vídeos endoscópicos para aplicações cirúrgicas.

Novo modelo melhora a precisão na segmentação de tumores em exames de PET/CT.

Apresentando um novo método pra segmentar lesões de pele com precisão usando técnicas avançadas.

Uma nova abordagem melhora a segmentação com dados rotulados limitados.

Métodos inovadores tão tão melhorando a imagem SPECT pra um planejamento de tratamento do câncer mais eficaz.

Uma nova estrutura melhora a precisão das imagens de ultrassom durante o monitoramento do trabalho de parto.

Uma nova técnica melhora a clareza em imagens de raios-X de ossos, ajudando no diagnóstico.

Um estudo destaca a necessidade de confiabilidade nos modelos de aprendizado de máquina de ressonância magnética.

Um novo modelo melhora a avaliação de imagens sem referências originais.

Novo método melhora a detecção de linfonodos no diagnóstico de câncer usando aprendizado profundo.

Uma nova forma de avaliar a qualidade na geração de imagens de ressonância magnética do cérebro.

Brain-Net-Diffusion melhora a análise de dados de fMRI para Transtorno do Espectro Autista.

Um novo método melhora a estimativa de profundidade em imagens endoscópicas para resultados cirúrgicos melhores.

Um novo modelo usa dados sintéticos pra melhorar a análise e a eficiência do ultrassom cardíaco.

Estudo mostra que variações de manchas atrapalham redes neurais profundas na previsão de câncer.

O PSTNet melhora a detecção de pólipos usando técnicas de imagem avançadas.

Um novo método melhora imagens da retina para um diagnóstico de doenças mais precisos.

Cientistas criam um atlas detalhado do cérebro do camundongo pra melhorar a pesquisa.

Um novo método melhora a análise de exames de ressonância magnética para tumores no cérebro.

MAISI cria imagens médicas sintéticas de alta qualidade pra resolver limitações de dados.

Um novo método melhora a segmentação de imagens médicas reduzindo a perda de informações.

FiAt-Net melhora a detecção de placas arriscadas na doença arterial coronariana.

GLCONet melhora a detecção de objetos camuflados usando características locais e globais.

Um novo método melhora a transferência de características em representações neurais implícitas para imagens.

Ferramentas de IA têm mostrado que podem melhorar a precisão do diagnóstico de doenças de pele.

Um estudo compara CNNs pré-treinadas e modelos base para recuperação de imagens médicas.

Novos métodos de imagem melhoram o diagnóstico de sarcoidose cardíaca usando análise automatizada.

AUGMENT oferece um novo jeito de avaliar ferramentas de segmentação de IA na saúde.

A imagem metabólica de deutério revela insights sobre o metabolismo da glicose em tumores.

NSSR-DIL transforma imagens de baixa qualidade de forma eficiente sem precisar de grandes conjuntos de dados.

Novo método aumenta a precisão na detecção de pólipos durante procedimentos de colonoscopia.

Uma nova abordagem melhora a representação de imagens e formas usando uma função de ativação que pode ser aprendida.

Automatizar a segmentação de tumores em imagens de PET/CT melhora a precisão e acelera o diagnóstico.

CCT-R melhora a segmentação de imagens médicas usando aprendizado semi-supervisionado e registro espacial.

Analisando a variabilidade nas medições T1 de MRI e o papel da transferência de magnetização.