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O mel revela informações sobre plantas e patógenos que afetam a saúde das abelhas.

Esse método usa informações de rótulo parcial pra melhorar a classificação de tumores em imagens médicas.

Descubra como o ENS controla as funções do intestino e seu papel nas doenças.

Uma nova abordagem usando Triple U-Net melhora a segmentação de núcleos em imagens médicas.

Aprendizado de máquina junta imagens de lâmina e expressão gênica pra entender melhor as doenças.

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Uma nova abordagem melhora a precisão do diagnóstico de câncer de bexiga.

BPGT melhora a precisão na previsão de mutações genéticas a partir de imagens de tecidos pra um tratamento de câncer melhor.

A pesquisa revela a relação complexa entre a mielina e as fibras nervosas.

Um novo modelo melhora a precisão no diagnóstico de câncer de mama usando análise de imagem avançada.

Um novo método melhora a análise de imagens de tecidos pra um diagnóstico de doenças mais preciso.

Um olhar sobre como o aprendizado de máquina ajuda a diagnosticar atipia melanocítica.

O STimage-1K4M junta imagens detalhadas e dados genéticos pra melhorar a pesquisa sobre doenças.

Um novo método melhora imagens de patologia para um diagnóstico preciso de doenças.

Novo método melhora o diagnóstico do câncer de mama ao analisar simultaneamente múltiplos fatores-chave.

Novo sistema de IA mostra potencial para diagnosticar tumores orais de forma eficaz.

Um novo modelo melhora a integração de imagens e texto na patologia.

HoloHisto melhora a segmentação de imagens de tecidos em alta resolução pra uma análise melhor.

DGR-MIL melhora a detecção de câncer ao focar na diversidade das instâncias em imagens de lâmina inteira.

Novo modelo de IA melhora a segmentação de tumores e o diagnóstico em câncer de pulmão.

Novo framework melhora a previsão de biomarcadores genéticos em câncer colorretal usando imagens de lâmina inteira.

Explorando o impacto do aprendizado auto-supervisionado na pesquisa em patologia digital e em aplicações clínicas.

Explorando a expressão e regulação do ORF75 em doenças relacionadas ao KSHV.

Um novo método usa IA pra melhorar a precisão na classificação do câncer.

A GPC oferece um único modelo pra várias tarefas de classificação de patologia.

O modelo CAMP transforma a classificação de imagens patológicas para diagnósticos melhores.

C-DASH aprimora a microscopia de múltiplos fótons para imagens biológicas mais nítidas.

O FALFormer melhora a precisão na análise de WSIs médicas para diagnósticos.

HistoGPT muda a maneira como os patologistas fazem relatórios a partir de imagens de tecidos.

Novos modelos melhoram a qualidade das imagens de tecidos para um diagnóstico de doenças mais preciso.

Um novo conjunto de dados melhora a avaliação das fibras de reticulina em biópsias de medula óssea.

Um novo método melhora a precisão na análise de imagens de tecidos médicos.

Investigando como células infectadas respondem por meio de diferentes mecanismos de morte.

Um novo método de agrupamento melhora a IA para detectar câncer de forma mais eficaz.

Um novo método combina dados de imagem e genômicos pra estudar o comportamento do câncer.