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Novo modelo melhora a imagem de TC com menos visualizações, garantindo resultados mais claros e detalhados.

Um modelo de linguagem especializado feito pra melhorar os relatórios de radiologia e a eficiência.

Um novo método pra gerar relatórios de raios-X do peito melhora a precisão e a relevância clínica.

MaskGAN melhora a síntese de imagens de TC a partir de exames de RM sem anotações detalhadas.

Novas diretrizes visam proteger as mulheres durante o exame de câncer de mama.

Novas técnicas aceleram os exames de ressonância magnética enquanto melhoram a qualidade das imagens.

Um estudo sobre como melhorar a reconstrução de imagens de tomografia computadorizada da cabeça usando tecnologia de deep learning.

Novos métodos melhoram a clareza e a análise de exames de cérebro.

Novas estratégias melhoram a avaliação de mamografias pra detectar câncer de mama com mais eficiência.

Modelos de IA podem melhorar como os radiologistas acessam informações dos pacientes para fazer diagnósticos melhores.

Um novo modelo melhora a classificação dos subtipos de câncer de pulmão usando imagens de TC e patológicas.

Um novo método melhora a qualidade e a velocidade das imagens de ressonância magnética usando hipernetworks.

Esse método melhora a precisão na correspondência de locais anatômicos em exames médicos.

Um novo modelo melhora a precisão na segmentação de lesões cerebrais usando atenção de grande núcleo.

Os avanços em IA melhoram a imagem médica para decisões de saúde mais eficazes.

Este estudo avalia o papel da PNL em resumir relatórios de radiologia usando modelos de linguagem avançados.

Apresentando o GravityNet, um novo modelo que melhora a precisão na detecção de pequenas lesões em imagens médicas.

Avaliando a eficácia do ChatGPT em diagnósticos de condições musculoesqueléticas em comparação com radiologistas humanos.

Novas técnicas melhoram a clareza e a precisão das imagens de PET usando modelos generativos.

Um ferramenta poderosa melhora a gestão de imagens médicas para aplicações de aprendizado de máquina.

Estudo revela alta prevalência de dismorfismo sacral em tomografias de pelve no Quênia.

Um método de aprendizado profundo melhora a detecção de problemas nos rins em imagens médicas.

Pesquisas mostram avanços em prever resultados para pacientes com metástases cerebrais.

Essa pesquisa melhora a avaliação de relatórios de radiologia gerados por IA com a colaboração de especialistas.

Analisando o papel da IA generativa na educação dos pacientes com doenças graves.

Um modelo de deep learning melhora a detecção de fraturas em imagens de raio-X.

Um novo sistema melhora como a gente mede a gravidade em imagens de raio-X.

O DeepATLAS identifica estruturas anatômicas em exames de tomografia sem precisar de muitos dados rotulados.

O SegmentAnyBone melhora a precisão da imagem óssea em exames de MRI para um diagnóstico melhor.

Melhorando a qualidade da imagem em CT de raios X através de funções de perda direcionadas.

Novos métodos melhoram a identificação de materiais em imagens médicas.

Novos métodos melhoram a clareza na imagem do cérebro, ajudando no diagnóstico de saúde.

DuDoCFNet combina tarefas pra melhorar a imagem cardíaca enquanto reduz a exposição à radiação.

Novas ferramentas melhoram a análise de tomografia computadorizada do peito e a precisão do diagnóstico.

Técnicas de deep learning melhoram a qualidade das imagens de CBCT reduzindo os artefatos.

Inovações de IA melhoram a detecção e o diagnóstico de fraturas de costela pra um atendimento melhor pros pacientes.

ProtoVerse melhora a interpretabilidade na classificação de fraturas vertebrais usando deep learning.

Um novo modelo melhora o diagnóstico automatizado de raios-X do peito através de aprendizado auto-supervisionado.

Um novo modelo melhora a classificação de lesões no fígado em imagens 3D.

Um estudo revela o que os pacientes valorizam nos serviços de imagem ambulatorial.