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Novo método melhora a previsão de dose de radiação para câncer cervical usando dados de câncer retal.

Explorando estratégias pra melhorar o aprendizado ativo usando rótulos ricos e incerteza.

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A MELAGE ajuda médicos e pesquisadores a analisarem imagens do cérebro pra um diagnóstico melhor.

Um novo método melhora o desempenho do modelo em imagens médicas através da colaboração de tarefas.

Uma nova estrutura melhora a qualidade da reconstrução de imagens de PET enquanto minimiza a exposição à radiação.

Estudo mostra que app móvel melhora o engajamento dos pacientes com tuberculose e o sucesso do tratamento.

Um novo método melhora a consistência das imagens de ressonância magnética entre hospitais para um diagnóstico melhor.

Uma nova abordagem melhora a qualidade de rótulos biomédicos barulhentos.

Analisando o impacto dos registros médicos eletrônicos no atendimento ao paciente na Nigéria.

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Um novo método para reconstrução precisa de sinais a partir de dados transmitidos com zero atraso.

Estudo revela o design de rede ideal para análise de ECG usando CNNs.

Novos métodos melhoram os exames de ressonância magnética sem precisar de treinamento constante.

Explore amostragem de Gibbs e aumento de dados na modelagem estatística.

DISGAN melhora imagens de ressonância magnética, juntando super-resolução e redução de ruído.

Um novo método melhora a imagem dos vasos sanguíneos a partir de exames de ressonância magnética T2.

Teorias causais podem melhorar a confiabilidade e a segurança dos modelos em aprendizado de máquina.

Um novo método melhora a clareza em exames de PET para um diagnóstico de câncer mais preciso.

Um novo método melhora o desempenho de segmentação usando dados rotulados mínimos.

Um olhar sobre a importância da verificação de modelos para a segurança em sistemas de IA.

O TeleFMG permite que movimentos naturais das mãos controlem mãos robóticas à distância.

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

Pesquisadores desenvolvem uma amostragem de dados de RM mais inteligente para melhorar as imagens e o conforto dos pacientes.

Analisando a confiança dos usuários no ChatGPT para decisões de saúde.

EFFL busca precisão e justiça iguais entre os clientes no aprendizado federado.

Analisando como modelos de machine learning robustos afetam a eficácia das explicações.

Um novo modelo melhora as previsões para dados de séries temporais incompletos.

PyTomography simplifica e acelera a reconstrução de imagens médicas para os profissionais de saúde.

O DiffChest melhora a análise de raios-X do peito com explicações claras e identificação de fatores confusos.

Expondo as vulnerabilidades dos modelos de linguagem na saúde e o perigo da desinformação.

Nova abordagem melhora modelos de deep learning para segmentação confiável de imagens médicas.

Uma olhada em novos sistemas que melhoram a entrega de insulina e o monitoramento da glicose no sangue.

Explorando o papel dos modelos de linguagem na transformação das práticas de saúde.

Transfer Learning truncado melhora a eficiência em tarefas de classificação de imagens médicas.

A EMPAIA quer integrar ferramentas de IA na patologia, enfrentando desafios importantes.

Novos métodos esclarecem como são tomadas as decisões de classificação de imagens.

Novo método melhora a segmentação de ressonância magnética adaptando modelos sem precisar de muita rotulagem.