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Estudo analisa como a qualidade espectral influencia as estimativas de GABA na imagem do cérebro.

Um estudo compara novos métodos de extração de cérebro pra melhorar a análise de imagens.

Um método pra reconstruir formas a partir de dados ruidosos usando técnicas de regularização.

O COSST melhora a precisão da segmentação usando dados de imagem médica parcialmente rotulados.

Novo método melhora a qualidade das imagens de ressonância magnética usando técnicas de deep learning.

Este estudo avalia a eficácia do Modelo Segment Anything em imagens médicas 2D.

Pesquisadores usam GANs pra criar imagens de ultrassom fetal realistas, resolvendo a falta de dados.

Um novo método pra segmentar imagens biomédicas 3D sem precisar de rotulagem manual.

Método inovador melhora a geração de dados ao conectar ruído com amostras reais.

Técnicas pra melhorar imagens de TC de baixa dose pra um diagnóstico médico melhor.

Imagens geradas por IA melhoram o diagnóstico de problemas gastrointestinais.

Este estudo analisa métodos de segmentação de dentes usando escaneamentos parciais na odontologia digital.

VAN-GAN melhora a segmentação de vasos em imagens fotoacústicas sem precisar de ajuda humana.

Uma nova ferramenta de IA tem como objetivo melhorar os processos de segmentação de imagens médicas.

Um novo operador Sobel melhora a velocidade e a precisão da detecção de bordas usando tecnologia de GPU.

Nova tecnologia melhora o diagnóstico da doença da válvula aórtica por meio da análise automática de imagens.

Apresentando um novo método para analisar dados complexos usando dual-quaternions.

O Ancoramento de Classificadores Federados melhora a classificação de imagens médicas em meio a desafios de dados.

FetMRQC melhora a confiabilidade da ressonância magnética do cérebro fetal por meio de avaliações automáticas de qualidade.

Um novo framework melhora a análise de imagens médicas enquanto preserva a privacidade dos pacientes.

Explorando novos avanços na imagem de câncer de mama usando tecnologias de deep learning.

Novo método melhora a imagem médica usando dados rotulados e não rotulados.

Um novo modelo usando imagens de raios X visa melhorar o reconhecimento da fase cirúrgica.

Uma nova abordagem melhora a qualidade das imagens de MRI, lidando com vários artefatos de forma eficaz.

Pesquisas melhoram a detecção de câncer juntando técnicas de imagem PET e CT.

Um novo modelo de aprendizado de máquina prevê a progressão do Alzheimer de forma mais precisa.

Pesquisas mostram diferenças importantes no crescimento do cerebelo e do tálamo.

Uma nova ferramenta de IA melhora a detecção de tumor cerebral em imagens de ressonância magnética.

Um novo método liga a diferença entre o treinamento em simuladores e a imagem de raios-X da vida real.

Melhorando imagens de ultrassom pra ter mais clareza e diagnósticos em tempo real.

HandCT oferece um recurso vital para aprendizado de máquina em Tomografia Computadorizada por Raios X.

Novos métodos melhoram a clareza das imagens e avaliam a incerteza na imagem médica.

Um estudo mostra como a IA e a incerteza podem melhorar as opções de tratamento para os pacientes.

A tomografia espectral oferece capacidades de imagem melhores para diagnósticos médicos mais precisos.

Melhorando relatórios de radiologia através de métodos de recuperação de dados e geração de texto.

Aproveitando o aprendizado de máquina pra identificar novos materiais supercondutores de forma eficiente.

Analisando o papel dos Transformers de Visão nas técnicas e aplicações de segmentação semântica.

Novos métodos usando deep learning melhoram a avaliação de tumores em pacientes com glioblastoma pós-cirurgia.

Uma nova abordagem melhora a avaliação da cicatrização de fraturas do escafóide através de consenso entre especialistas.

Este estudo avalia GANs na melhoria da classificação de raios-X do tórax por meio de aumento de dados.