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Novos métodos melhoram a qualidade das imagens de PET enquanto reduzem o tempo de exame.

Novas lâminas de luz melhoram a imagem e simplificam a configuração de microscopia.

Pesquisa liga imagem e genética para prever melhor a recidiva do câncer de próstata.

Novas técnicas de imagem melhoram a compreensão da cardiomiopatia hipertrófica e o cuidado com os pacientes.

Novo método aumenta a precisão na segmentação de imagens médicas.

R-SIP melhora a qualidade de imagem da EIT usando uma mistura de IA e métodos tradicionais.

Uma estrutura compacta melhora a precisão cirúrgica em primatas não humanos usando imagens avançadas.

Um novo método para melhorar a segmentação de imagens médicas usando redes 3D equivariantes em escala.

Descubra como as Redes de Campo de Fótons transformam a visualização de volume com velocidade e clareza.

Um método novo melhora a segmentação de múltiplos órgãos usando modelos de órgãos únicos já existentes.

Novas técnicas ajudam a identificar condições dos seios paranasais pra melhorar o atendimento aos pacientes.

FedLSM melhora a colaboração em imagens médicas ao resolver incompatibilidades de rótulos.

Um novo método melhora a precisão nas tomografias PET para detectar doenças melhor.

Uma nova abordagem melhora as imagens de PET enquanto protege os dados dos pacientes.

O pré-treinamento em vídeo dá um up na performance de modelos 3D em tarefas de imagem médica.

Novas técnicas podem melhorar as imagens de ressonância magnética prevendo os movimentos durante os exames.

Modelos generativos melhoram a justiça e a precisão dos classificadores médicos em diferentes grupos de pacientes.

Esse estudo investiga a confiabilidade das ressonâncias magnéticas para prever o status de MGMT em glioblastoma.

Novo estudo ressalta o valor preditivo da imagem SPECT para a saúde do coração.

Novas técnicas melhoram a segmentação de tumores em imagens médicas usando dados de treinamento diversos.

C-Mixer melhora a análise de imagens médicas usando novos métodos de treinamento.

Analisando os problemas de fluxo sanguíneo depois do tratamento do AVC, dá pra ver que a recuperação é cheia de complicações.

Estudo avalia modelos de deep learning pra melhorar a qualidade das imagens cDTI.

O SAM ajuda na segmentação eficiente de imagens médicas, melhorando o fluxo de trabalho.

Melhorando a classificação de SPNs através da combinação de imagem médica e dados clínicos.

Novos métodos melhoram a clareza na análise da atividade cerebral.

Uma olhada no modelo de difusão guiado por frequência em imagens médicas.

Novas redes de deep learning melhoram a precisão na segmentação de imagens médicas.

Um novo framework melhora a segmentação em conjuntos de dados de imagens médicas desbalanceados.

Apresentando o MultiL-KRIM para uma análise melhor dos dados de MRI dinâmicos.

A pesquisa apresenta um método de aprendizado profundo pra melhorar a clareza de imagens de ressonância magnética.

Essa técnica melhora as imagens de ultrassom usando interações de ondas sonoras.

O FLW-Net oferece uma maneira simples de melhorar a qualidade de imagens em baixa iluminação.

Um novo método melhora o treinamento de modelos enquanto protege a privacidade dos pacientes.

Novas técnicas enfrentam falsos negativos em modelos de aprendizado de máquina na saúde.

Técnicas para reconstrução de imagem precisa em imagem médica usando dados não uniformes.

Examine campos tensoriais e suas aplicações usando transformações de raios de momento.

O framework MedGen3D gera imagens médicas 3D realistas e máscaras pra melhorar os diagnósticos.

O GazeSAM usa tecnologia de rastreamento ocular pra agilizar a segmentação de imagens médicas.

O condicionamento de raios melhora o realismo na criação de imagens em múltiplas vistas sem modelos 3D.