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Um novo método pra corresponder rapidamente formas 3D complexas com precisão.

Um novo método acelera a segmentação de imagens médicas sem perder a precisão.

Um novo método melhora a detecção de problemas dentais em raios-X panorâmicos.

Combinar modelos de segmentação melhora a detecção precoce de infartos em ecocardiogramas.

Um novo método melhora a detecção de nódulos pulmonares em diferentes conjuntos de dados.

Um novo modelo melhora a imagem do fígado durante o tratamento do câncer.

Um novo conjunto de dados preenche a lacuna na pesquisa de IA biomédica.

Pesquisadores usam fMRI pra estudar a atividade da medula espinhal durante o movimento.

Um novo método melhora a imagem do cérebro com velocidade e precisão.

Este estudo analisa como diferentes sinais melhoram a precisão da segmentação de imagens médicas.

FairAdaBN aborda o viés em modelos de imagem médica, melhorando a equidade e o desempenho.

O SegPrompt melhora a identificação de pedras nos rins usando técnicas de deep learning pra oferecer um atendimento melhor pros pacientes.

O framework JOSA melhora o alinhamento de imagens do cérebro combinando estrutura e função.

O RaDiO ajuda os pesquisadores a estudar a radiação de partículas carregadas de forma mais precisa e eficiente.

RoCNet melhora o registro de nuvens de pontos 3D usando técnicas de aprendizado profundo.

Um jeito novo de criar modelos vasculares de rim mais precisos pra melhorar a pesquisa.

ReFit melhora a precisão da segmentação em imagens médicas usando técnicas de supervisão fraca.

O método SLAC oferece uma compensação eficaz de atenuação na imagem do coração por SPECT.

Usando aprendizado de máquina pra melhorar o diagnóstico de apendicite em crianças por meio de imagens de ultrassom.

Um modelo que prevê configurações de ressonância magnética melhora a confiabilidade na imagem médica.

Novo estudo liga tomografias a perfis imunológicos em pacientes com câncer colorretal.

Estudo usa IA pra criar imagens sintéticas de rosácea pra melhorar o diagnóstico.

Novas técnicas visam melhorar a detecção de aneurismas em tempo real durante procedimentos cirúrgicos.

Novo modelo usa dados de ressonância magnética para melhorar previsões sobre a recuperação após um AVC.

Um estudo sobre as condições de fonte na regularização pra melhorar a resolução de problemas.

O DiffIR melhora a eficiência e a qualidade da restauração de imagens usando modelos de difusão.

Um novo método padroniza a imagem de tau, ajudando na pesquisa e no diagnóstico do Alzheimer.

Novo método melhora a precisão na segmentação dos bronquíolos para diagnósticos de doenças pulmonares.

Uma nova abordagem de aprendizado profundo melhora o alinhamento de imagens médicas para uma análise melhor.

Um novo framework melhora a classificação e segmentação com mais confiança em imagens médicas.

Um método novo aborda desafios na análise de imagens médicas usando aprendizado semi-supervisionado.

Um novo método melhora as imagens dos vasos sanguíneos a partir de dados de MRA para diagnósticos mais precisos.

Um novo modelo melhora a segmentação de imagens médicas 3D usando dados rotulados limitados.

Luz comprimida melhora a precisão em interferômetros de Michelson, aumentando a exatidão das medições.

CBCT melhora a imagem dentária, mas ainda tem problemas com artefatos metálicos.

Uma nova abordagem responde a preocupações de privacidade na imagem da retina, sem perder os detalhes clínicos.

Um novo método melhora a qualidade das imagens de ressonância magnética FLAIR para diagnósticos mais precisos.

DiffMIC melhora a análise de imagens médicas para um atendimento ao paciente mais eficiente.

Um novo método melhora o desempenho de segmentação em imagens médicas 3D.

Um novo framework melhora a análise de tumores em imagens de lâmina inteira usando aprendizado auto-supervisionado.