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Novos métodos melhoram a identificação da fonte de sinal em imagens médicas.

O Desafio ULS23 tem como objetivo melhorar a segmentação de tumores em exames de TC pra um tratamento de câncer mais eficiente.

Novo framework permite aprendizado eficiente de doenças sem armazenar dados passados.

Modelos de difusão de caos de campo médio melhoram a geração de dados para aplicações de alta cardinalidade.

Entender modelos de deep learning aumenta a confiança nos diagnósticos de imagem médica.

Explorando como os materiais reagem a campos eletromagnéticos e suas aplicações.

Um novo método simula de forma eficaz objetos elásticos em várias representações.

Novos métodos melhoram a imagem de tomografia para um diagnóstico médico melhor.

Um olhar sobre como a EIT tá melhorando a imagem médica.

O modelo de IA Merlin melhora a leitura de exames de tomografia abdominal.

Estudo analisa a resistência de modelos de segmentação contra ataques adversariais na área da saúde.

Novo framework usa imagens 3D para laudos de radiologia mais precisos.

Novo modelo melhora a identificação de órgãos e tumores em tomografias.

OSEDiff oferece uma nova maneira de melhorar imagens do mundo real de forma eficiente.

Um novo método melhora a imagem de tecidos vivos com impacto mínimo nas células.

Uma nova rede neural melhora o reconhecimento de cores pra uma classificação de imagem melhor.

Um estudo avalia a eficácia do GPT-4V na análise de imagens de olhos.

Um novo método melhora a restauração de imagens usando técnicas de decodificação adaptativas.

Novos métodos melhoram a EIT para imagens médicas e diagnósticos mais precisos.

Um novo método melhora a imagem cerebral pra mais precisão e eficiência.

Uma nova maneira de criar imagens tau-PET a partir de exames de MRI pode melhorar a detecção do Alzheimer.

Sistema automatizado melhora a avaliação de imagens de MRI e a precisão do diagnóstico.

Pesquisadores estudam padrões de radiação em materiais especiais para possíveis avanços tecnológicos.

Um novo método melhora a precisão da segmentação usando técnicas de aprendizado auto-supervisionado.

Um novo framework melhora a detecção de lesões cerebrais usando imagens sintéticas.

Pesquisadores desenvolvem ferramentas de imagem para estudar as respostas imunológicas no tecido pulmonar.

O método MiSuRe melhora a clareza na segmentação de imagem usando mapas de saliência.

Uma nova maneira de mexer com formas 3D sem sobreposições.

Um estudo explora métodos automatizados pra medir ascite usando algoritmos de aprendizado de máquina.

Analisando o papel da IA em melhorar as avaliações de raios-X do tórax durante a pandemia de COVID-19.

Shearlets cilíndricos melhoram a clareza da imagem em escaneamentos de objetos dinâmicos.

Novos métodos melhoram a precisão da segmentação de vasos sanguíneos em imagens médicas.

Um novo modelo de IA melhora o diagnóstico de raios-X do tórax para pneumonia e COVID-19.

LACPANet melhora a análise de tumores renais usando imagens de TC em múltiplas fases.

Esse artigo apresenta um método pra reduzir os custos computacionais na estimativa de quantidades desconhecidas.

Uma nova rede melhora a precisão na segmentação de tumores cancerígenos a partir de imagens de PET e CT.

Um novo método melhora imagens de patologia para um diagnóstico preciso de doenças.

Técnicas de ressonância magnética podem melhorar a detecção precoce de beta-amiloide em pacientes com Alzheimer.

Um estudo sobre confiança e incerteza nos resultados de segmentação semântica.

Explorando tecnologias que preservam a privacidade na análise de imagens médicas.