Um novo modelo melhora a classificação dos subtipos de câncer de pulmão usando imagens de TC e patológicas.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Um novo método melhora a identificação de tecidos em lâminas de biópsia ao remover artefatos.
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MuTILs melhora a análise de linfócitos infiltrantes de tumores em tecidos de câncer de mama.
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Estudo revela que o tempo de isquemia afeta significativamente a qualidade dos biomoléculas do tecido cancerígeno.
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Usando aprendizado de máquina pra melhorar a patologia digital e ter um diagnóstico de doenças mais preciso.
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Um novo modelo melhora a extração de recursos para imagens de lâminas inteiras na área da saúde.
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Um novo método melhora como os modelos interpretam amostras de tecido na detecção de câncer.
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O EndoNet automatiza os cálculos do H-score pra melhorar a precisão na análise de tecidos.
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Novas descobertas sobre interações celulares mostram mudanças durante o câncer colorretal.
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Um novo modelo aumenta a precisão nos diagnósticos de biópsias renais usando segmentação de instâncias.
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Um método novo pra analisar Imagens de Lâmina Inteira pra melhorar a classificação de doenças.
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O BoNuS automatiza a segmentação de núcleos usando supervisão fraca, melhorando a análise de imagens de patologia.
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Um novo método melhora a análise de núcleos em imagens médicas por meio de adaptação não supervisionada.
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Um novo sistema ajuda patologistas a melhorar a precisão no diagnóstico de câncer de mama e pele.
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Novo método híbrido melhora a segmentação de núcleos em imagens histológicas.
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A IA transforma a forma como diagnosticamos e tratamos doenças em patologia.
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Nova ferramenta melhora a compreensão do câncer com dados biológicos integrados.
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Novos métodos melhoram a precisão no diagnóstico e tratamento de tecidos renais.
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Métodos inovadores melhoram a detecção de proteínas em amostras de tecido para diagnóstico de câncer.
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A pesquisa se concentra em prever marcadores de doenças a partir de imagens de tecido para um tratamento melhor.
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Explorando o papel da IA em melhorar as práticas de patologia digital.
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O HIPI prevê os níveis de proteína a partir de imagens H&E, ajudando no diagnóstico de câncer.
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O Re-embedded Regional Transformer melhora o diagnóstico do câncer com técnicas inovadoras de re-embedagem de características.
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Sistemas de IA melhoram o diagnóstico de infecções por H. pylori.
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AttriMIL melhora a detecção de tumores em imagens de lâminas inteiras com pontuações e restrições avançadas.
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Um novo método melhora a análise de imagem de tecidos pra um diagnóstico melhor.
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Nova abordagem melhora a detecção de artefatos em diagnósticos de câncer, aumentando a precisão e eficiência.
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Nova tecnologia de imagem melhora a resolução e a velocidade na patologia.
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Os médicos podem tomar decisões melhores usando votação por maioria com a ajuda de IA na patologia.
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Um novo método melhora a análise de imagens na patologia digital.
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A BEPH melhora a detecção de câncer e a previsão de sobrevivência com uma análise de imagem inovadora.
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TRACE melhora as avaliações de segurança de medicamentos analisando amostras de tecido com IA.
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As células espumosas impactam várias doenças através do acúmulo de lipídios e da resposta imune.
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Pesquisas mostram o papel das células imunológicas na previsão do risco de câncer bucal.
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O mel revela informações sobre plantas e patógenos que afetam a saúde das abelhas.
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Esse método usa informações de rótulo parcial pra melhorar a classificação de tumores em imagens médicas.
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Descubra como o ENS controla as funções do intestino e seu papel nas doenças.
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Uma nova abordagem usando Triple U-Net melhora a segmentação de núcleos em imagens médicas.
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Aprendizado de máquina junta imagens de lâmina e expressão gênica pra entender melhor as doenças.
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Esse estudo analisa como a duplicação do genoma inteiro influencia o desenvolvimento e o tratamento do câncer.
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