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

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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.

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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.

Novo método melhora a análise de imagens na saúde usando imagens contrafactuais realistas.

Um novo modelo melhora a análise de imagens médicas através do mapeamento anatômico 3D.

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Apresentando uma rede neural única pra lidar com dados de valor complexo de forma eficaz.

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O SRIF melhora as técnicas de correspondência de formas para animação, impressão 3D e realidade virtual.

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Uma nova estrutura melhora a segmentação com exemplos limitados.

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Usando imagens sintéticas de PET/CT pra melhorar a detecção de tumores e o desempenho do modelo.

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