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Este estudo analisa o potencial da IA em classificar subtipos de câncer de ovário.

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.

Um novo método melhora dados sintéticos para análise de amostras de tecido.

Esse estudo apresenta uma estrutura em duas etapas para gerar dados em pesquisa médica.

Desenvolvendo um modelo de IA confiável pra melhorar o diagnóstico de câncer de próstata a partir de biópsias.

A coloração de hematoxilina e eosina melhora a avaliação das células imunes em tumores.

Um novo framework melhora a classificação de WSI ao incorporar contexto espacial.

NuLite simplifica o diagnóstico de câncer com segmentação de imagem rápida e eficiente.

Um novo método melhora a análise de tecidos usando múltiplas colorações e aprendizado de máquina.

Novo modelo aborda a colapso de características em patologia digital usando normalização de manchas.

A Snuffy oferece uma solução de machine learning para análise precisa de WSI.

HistoGym ajuda no diagnóstico de câncer usando IA pra analisar imagens de tecidos.