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Um novo método de filtragem melhora o desempenho do modelo na análise de imagens médicas.

Estudo revela como depósitos de ferro se relacionam com mudanças metabólicas na EM.

Uma nova abordagem melhora a precisão na detecção de lesões no fígado.

Um estudo avalia a eficácia dos LLMs em interpretar relatórios de radiologia.

Esse método melhora a segmentação de tumor usando variações de forma em imagens médicas.

Um novo método pra comparar sinais usando distâncias de transporte parcial melhora a precisão e a flexibilidade.

Um novo método melhora o modelagem de misturas Gaussianas em exames de PET para imagens melhores.

Um sistema que junta ultrassom e TC/RM pra melhorar as decisões médicas.

Uma abordagem de rede neural melhora a clareza em imagens dentais afetadas por artefatos metálicos.

Novos métodos melhoram a segmentação de imagem com dados limitados na imagem médica.

Esse método melhora a segmentação de imagens dentais com menos amostras rotuladas.

Um novo modelo melhora a clareza e a precisão na imagem médica.

Novo método melhora a detecção de linfonodos em tomografias de tórax, facilitando o diagnóstico de câncer.

Novos métodos estão melhorando nossa compreensão da estrutura e desenvolvimento do cérebro de camundongos.

Um olhar sobre as células imunes no câncer e suas interações.

Uma nova abordagem combina imagens e textos para melhorar a classificação de imagens patológicas.

Um estudo mostra que uma ferramenta de IA consegue detectar tuberculose em radiografias digitais e analógicas.

Fluxos de atribuição de estado quântico melhoram a análise de dados com atribuições de rótulos flexíveis.

Método inovador melhora o aprendizado de máquina para conjuntos de dados médicos com poucas anotações.

Novo método fPET melhora a medição da atividade cerebral sem a necessidade de coleta de sangue invasiva.

Um modelo novo melhora a clareza da imagem reduzindo o ruído de Poisson de maneira eficaz.

Uma nova abordagem melhora a visibilidade dos vasos sanguíneos em imagens da retina, ajudando no diagnóstico de doenças.

A ARHNet melhora a qualidade de imagem sintética pra uma melhor segmentação de lesões cerebrais.

SPU-Net melhora a confiabilidade na análise de imagens médicas em meio a incertezas.

Uma olhada em novos métodos de ressonância magnética para estudar o metabolismo do câncer de próstata.

Métodos pra melhorar a classificação multi-label usando dados parcialmente rotulados.

Autoencoders disruptivos melhoram a análise de imagens médicas em 3D.

Estratégias pra gerar imagens quando os dados de treino são escassos.

Novo método melhora a diferenciação entre padrões saudáveis e doentes em imagens médicas.

Um novo método usando centros NV melhora a magnetometria e a detecção de movimento de nanopartículas.

O Patch-CNN simplifica a imagem do cérebro com menos imagens pra resultados precisos.

Abordando os vieses dos conjuntos de dados para promover resultados justos na imagem médica.

Explorando como o algoritmo MUSIC identifica anomalias com informações de fundo limitadas.

Um novo modelo melhora os dados de treino para segmentação semântica em aplicações de IA.

Um estudo mostra que tem um potencial legal em combinar dados de imagem pra prever a progressão da KOA.

Novos métodos melhoram a detecção por MRI de bloqueios no fundo de saco posterior relacionados à endometriose.

Métodos inovadores para melhorar a precisão das medições de espectros de raios X.

Métodos inovadores melhoram a identificação de anomalias raras em imagens médicas.

Um novo método melhora a justiça nas previsões de imagem médica.

Um novo método melhora a qualidade do holograma 3D considerando o movimento dos olhos.