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Novo modelo melhora a precisão na detecção de tumores mediastinais usando aprendizado semi-supervisionado.

A tecnologia PCCT oferece imagens em alta resolução com menos radiação, garantindo mais segurança pros pacientes.

Estudo mostra que registro de imagem melhora o alinhamento, mas não o desempenho diagnóstico.

Um novo método melhora as tomografias computadorizadas de baixa dose reduzindo o ruído de forma eficaz.

O algoritmo MOCCA melhora a velocidade e a qualidade da imagem de ressonância magnética usando dados incompletos.

Esse estudo avalia métodos de aprendizagem profunda pra marcar tumores de câncer em exames médicos.

Um modelo conjunto melhora as previsões de densidade mamária usando mamografias de baixa dose.

Sistemas de IA aumentam a precisão do diagnóstico na análise de raios-X do peito.

Explorando novas maneiras de recuperar imagens médicas 3D de forma eficaz.

O ToNNO melhora a velocidade e a precisão da rotulagem de imagens médicas em 3D.

Mamba-Ahnet melhora a segmentação de imagens médicas pra detecção precisa de lesões.

Dados sintéticos oferecem soluções promissoras para os desafios na imagem médica.

Um desafio tem o objetivo de melhorar a delimitação de tumores em exames de cérebro pra um planejamento de tratamento mais eficaz.

Um novo modelo ajuda a analisar imagens médicas da COVID-19.

Uma nova estrutura melhora o treinamento em mamografia para uma educação em radiologia mais eficaz.

Uma nova ferramenta de IA melhora o processo de revisão dos laudos de raio-X do tórax.

O modelo de IA Merlin melhora a leitura de exames de tomografia abdominal.

Novo framework usa imagens 3D para laudos de radiologia mais precisos.

Explorando soluções de IA pra lidar com a falta de radiologistas e melhorar o atendimento aos pacientes.

Novo método melhora a qualidade da imagem de tomografia e reduz a exposição à radiação.

Um estudo explora métodos automatizados pra medir ascite usando algoritmos de aprendizado de máquina.

Combinar dados dos pacientes com raios-X do tórax melhora a precisão dos relatórios e o cuidado com os pacientes.

Uma nova rede melhora a precisão na segmentação de tumores cancerígenos a partir de imagens de PET e CT.

Aprimorando a precisão dos relatórios médicos com métodos de etiquetagem inovadores.

A detecção precoce do câncer de próstata melhora os resultados do tratamento.

Novo modelo melhora a precisão e reduz a incerteza no diagnóstico do câncer de próstata.

Uma nova abordagem para detecção precoce de câncer de pulmão usando análise automática de imagens.

Esse estudo propõe uma abordagem avançada para analisar fraturas vertebrais usando aprendizado profundo.

LeDNet melhora a análise de raios-X do tórax pra classificar doenças pulmonares melhor.

MiniGPT-Med ajuda os radiologistas a melhorar a precisão e a eficiência dos diagnósticos.

Um novo método melhora o alinhamento de imagens usando técnicas de deep learning pra ter melhores resultados clínicos.

Um novo método melhora a localização da fonte gama pra ter resultados cirúrgicos melhores.

A IA ajuda a melhorar a eficiência dos laudos de raio-X de tórax em meio aos desafios do NHS.

Novo método reduz a radiação na imagem DSA enquanto melhora a qualidade da imagem.

Novo modelo de IA melhora a interpretação de raios-X do peito para diagnósticos melhores.

Uma nova ferramenta melhora a precisão da segmentação para imagens de ressonância magnética cerebral de 7T.

Integrar dados clínicos com imagens de raio-X melhora a precisão do diagnóstico.

Uma abordagem em duas etapas melhora a precisão da segmentação de metástases cerebrais usando ressonância magnética.

A pesquisa explora imagens virtuais pra melhorar a eficiência da ressonância magnética de mama e reduzir o uso de contraste.

Pesquisadores melhoram a tecnologia para identificar fraturas no pulso em raios-X de crianças.