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Uma nova forma de avaliar a qualidade na geração de imagens de ressonância magnética do cérebro.

Brain-Net-Diffusion melhora a análise de dados de fMRI para Transtorno do Espectro Autista.

Um novo método melhora a estimativa de profundidade em imagens endoscópicas para resultados cirúrgicos melhores.

Um novo modelo usa dados sintéticos pra melhorar a análise e a eficiência do ultrassom cardíaco.

Estudo mostra que variações de manchas atrapalham redes neurais profundas na previsão de câncer.

O PSTNet melhora a detecção de pólipos usando técnicas de imagem avançadas.

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

Cientistas criam um atlas detalhado do cérebro do camundongo pra melhorar a pesquisa.

Um novo método melhora a análise de exames de ressonância magnética para tumores no cérebro.

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.

Ferramentas de IA têm mostrado que podem melhorar a precisão do diagnóstico de doenças de pele.

Um estudo compara CNNs pré-treinadas e modelos base para recuperação de imagens médicas.

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.

Este estudo melhora a precisão da classificação de imagens médicas usando dados sintéticos.

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

Saiba como a tractometria ajuda a estudar as conexões do cérebro e os efeitos do envelhecimento.

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

Modelos específicos para cada paciente melhoram a compreensão do fluxo sanguíneo no coração e das estratégias de tratamento.

Usando IA pra melhorar o diagnóstico precoce de doenças da retina com técnicas de imagem mais avançadas.

Uma nova estrutura melhora a segmentação com exemplos limitados.

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Esse artigo analisa a confiabilidade dos modelos MIL em aplicações clínicas.

Métodos inovadores para soluções eficientes de problemas inversos complexos em várias áreas.

O WaveMixSR-V2 transforma imagens de baixa resolução em saídas de alta qualidade de forma eficiente.

Métodos avançados de ressonância magnética melhoram a imagem do cérebro enquanto reduzem o desconforto do paciente.

A IA ajuda a criar imagens sintéticas de CTA a partir de exames de TOF-MRA, melhorando o diagnóstico.