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FedPR melhora a qualidade das imagens de ressonância magnética enquanto mantém a privacidade dos dados dos pacientes.

SFHarmony melhora a análise de dados de imagem cerebral, mantendo a privacidade e a precisão.

Um novo método melhora a confiabilidade na triagem de doenças oculares.

Novos métodos melhoram a precisão do mapeamento de neurônios para pesquisas em neurociência.

Novo método melhora a detecção de anomalias em imagens usando VQVAE e modelos transformers.

Novo método melhora a qualidade da imagem de RM ao lidar com mudanças de entrada de forma eficaz.

Um novo método melhora a análise de imagem médica com poucos dados rotulados.

A IA tem grande potencial pra melhorar o diagnóstico de hipertensão pulmonar analisando raios-X do peito.

Estudo mostra que a classificação de tumores melhorou com DCE-MRI e transformações de dados.

Um novo modelo melhora a segmentação de órgãos em imagens de TC usando aprendizado profundo.

Esse estudo analisa como os dispositivos CADt podem reduzir o tempo de espera dos pacientes para atendimento urgente.

Novos métodos melhoram a qualidade das imagens de MRI a partir de dados incompletos usando abordagens de domínio duplo.

Um novo método melhora a criação de imagens médicas sintéticas para um melhor treinamento de IA.

Um novo framework junta aprendizado profundo e agrupamento pra uma análise óssea melhor.

A aceleração por wakefield a laser mostra potencial para uma aceleração de partículas eficiente e aplicações práticas.

Métodos automáticos de detecção usando imagens de pulmão melhoram o diagnóstico de COVID-19.

Novo método simplifica a imagem de ressonância magnética do fígado para mais precisão e eficiência.

Um novo método aumenta a precisão do registro de imagens em exames médicos.

Usando imagens mais simples pra melhorar a análise com métodos de treino avançados.

Estudo mostra que IA pode melhorar a análise de raios-X do peito para diagnóstico de pneumonia.

Pesquisadores comparam dois métodos para estudar o uso de glicose no cérebro.

Melhorando a reconstrução de imagens 3D a partir de imagens 2D únicas usando métodos avançados.

Estudo revela descobertas importantes sobre as necessidades de dados para CNNs em radioterapia.

Um novo método pra encontrar pontos chave usando menos imagens rotuladas.

Um estudo sobre modelos de deep learning para melhorar a imagem no cuidado do câncer cervical.

Pesquisadores desenvolvem modelo Cheff para raios-X de tórax sintéticos de alta qualidade.

Essa pesquisa melhora a segmentação de imagem cirúrgica por meio de técnicas avançadas de aumento de dados.

Um estudo sobre a importância de doses de radiação precisas nos resultados do tratamento do câncer.

Pesquisadores apresentam uma nova abordagem pra melhorar a clareza das imagens a partir de medições pouco claras.

O Oral-NeXF simplifica a reconstrução oral em 3D usando só uma radiografia panorâmica.

A pesquisa foca em melhorar a qualidade de feixes de elétrons de alta energia usando técnicas de LWFA.

Novos métodos melhoram a classificação das fases do ciclo celular usando dados de vídeo 3D.

Um novo método para selecionar projeções valiosas em tomografias melhora a qualidade da imagem.

Novo método melhora a detecção de câncer de pulmão sem precisar de imagens rotuladas.

ViT-DAE combina transformadores de visão e modelos de difusão pra melhores imagens de histopatologia.

Estudo analisa a emissão de raios gama durante a captura de nêutrons em isótopos de gadolínio.

Um método pra estimar o eixo principal e checar a simetria em objetos binários.

Essa revisão analisa as WMHs e a ligação delas com o declínio cognitivo e riscos à saúde.

Um novo método melhora a confiabilidade da imagem médica com a estimativa de incerteza.

Essa pesquisa destaca o impacto das mudanças na prevalência no aprendizado de máquina na saúde.