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Combinando tecnologia quântica e JPEG pra melhorar o armazenamento e compartilhamento de imagens.

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O LDMRes-Net oferece um jeito leve de segmentar imagens de retina com precisão.

Um novo método melhora a detecção da área da articulação do joelho em raios-X médicos.

Pesquisas mostram que janelas otimizadas melhoram a precisão nos diagnósticos de raios X do tórax.

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Combinar aprendizado federado com privacidade diferencial melhora a classificação de imagens médicas e garante a segurança dos dados dos pacientes.

Um novo conjunto de dados com imagens de tomografia computadorizada experimentais de verdade para pesquisa em aprendizado de máquina.

Um novo modelo melhora a eficiência e a precisão da segmentação de imagens do cérebro.

Uma abordagem híbrida melhora a precisão em estudos de movimento de radiação.

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Um novo modelo melhora imagens de baixa resolução de forma eficiente.

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Uma nova abordagem combina rótulos amplos e finos para análise de imagens médicas.

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Um novo método melhora a clareza de imagens hiperespectrais usando aprendizado profundo.

O SAMAug melhora a precisão de segmentação usando prompts de ponto adicionais vindos de inputs dos usuários.

Um novo modelo de VQA melhora a precisão nas respostas a perguntas sobre imagens médicas localizadas.

Novos métodos visam melhorar a precisão da tomografia pulmonar e auxiliar um diagnóstico mais eficaz.

Um novo método para identificar pólipos melhora a detecção precoce do câncer colorretal.

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Novos métodos de auto-supervisão melhoram a análise de imagens médicas sem precisar de muitos dados rotulados.

Analisando a demografia dos clínicos e seu impacto na segmentação na radioterapia.

Este estudo analisa como explicações contrafactuais podem melhorar a tomada de decisão da IA em tumores cerebrais pediátricos.