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Novo modelo melhora muito a precisão na classificação de imagens de câncer cervical.

O ML-CrAIST melhora a qualidade da imagem combinando informações espaciais e de frequência.

Apresentando o MetaSeg pra melhorar a segmentação semântica em várias aplicações.

Novos métodos melhoram as imagens de ultrassom, reduzindo o ruído e preservando detalhes importantes.

O ISLES’24 tem como objetivo melhorar a previsão de danos por derrame usando dados de imagem e clínicos.

Um novo método para modelar a absorção de ultrassom usando derivadas fracionárias.

Apresentando uma nova ferramenta pra acelerar o pré-processamento de VBM em estudos do cérebro.

Uma nova abordagem pra estimar o fluxo sanguíneo usando técnicas de aprendizado de máquina.

Métodos para visualizar incertezas na análise de tensores degenerados para várias áreas.

Analisando o papel dos modelos de fundação em superar a escassez de dados na imagem médica.

Um novo método melhora a precisão na imagem e diagnóstico de tumores cerebrais.

Um novo método melhora a precisão dos laudos focando nas anormalidades detectadas em exames de tomografia.

Nova tecnologia de raio-x combina lasers e elétrons para melhorar a imagem e o tratamento.

NuSegDG oferece precisão melhorada para análise de imagens médicas.

Esse artigo apresenta uma abordagem única pra alinhar nuvens de pontos complexas.

Novo método melhora a detecção de câncer de mama usando imagens FFDM e SM.

Técnicas de deep learning melhoram a qualidade de imagem na tomografia por raios X pra várias aplicações.

Melhorando métodos para uma análise mais clara de dados volumétricos 3D.

Novidades em DWI melhoram a imagem do movimento da água usando menos medições.

Novos métodos melhoram a segmentação de linfonodos usando anotações parciais.

Novo framework melhora a triagem de miopia por meio de imagem avançada e aprendizado profundo.

Descubra como a IA tá transformando o diagnóstico em patologia computacional usando modelos de fundação e de visão-linguagem.

Novo método melhora a qualidade das imagens de MRI de difusão usando aprendizado de máquina.

Um novo método cria imagens cirúrgicas realistas de forma eficiente a partir de simulações.

Uma olhada no desempenho e nos desafios do SAM2 na segmentação de imagens médicas.

Novas técnicas melhoram a precisão dos testes de HER2 para tratamento de câncer de mama.

Um método confiável para ajustar elipsoides com precisão a pontos de dados ruidosos.

O BCDNet oferece detecção eficiente de câncer de mama com menor necessidade de recursos.

Um novo modelo melhora a qualidade da imagem em exames de TC com baixa dose.

Estudo analisa a adequação de raios-X em ambientes de saúde com poucos recursos.

Um olhar sobre métodos inovadores para reduzir ruído em imagens em várias áreas.

Um novo modelo prevê a integridade do CST a partir de exames de TC para a recuperação de AVC.

Explorando novos métodos pra medir automaticamente o tamanho do hipocampo em exames de ressonância magnética.

Um novo método melhora as previsões a partir de dados de fMRI usando amostras limitadas.

Um novo método melhora a segmentação de imagens médicas em várias técnicas de imagem.

Explorando o impacto dos modelos de transformer na criação de laudos de radiologia.

Novo plugin facilita a rotulagem de imagens médicas em 3D no 3D Slicer.

Histo-Diffusion melhora a imagem em alta resolução para um diagnóstico de doença mais preciso.

Modelos de deep learning melhoram a detecção de COVID-19 em raios X do peito, ajudando os esforços de saúde.

Apresentando o SAM-SP, um modelo que melhora a segmentação de imagens com menos orientação de especialistas.