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Novos métodos melhoram a precisão na segmentação de imagens médicas em diferentes fontes de dados.

Um novo método para melhorar a adaptação de dados em modelos de aprendizado de máquina.

Novo conjunto de dados BaMBo melhora a análise de biópsia de medula óssea para diagnósticos mais precisos.

Aprenda sobre redes neurais, sua estrutura e aplicações em várias indústrias.

A Atenção Elíptica melhora o foco e o desempenho em tarefas de IA.

Este artigo fala sobre como usar modelos de linguagem pra melhorar a precisão na correspondência de esquemas.

Aprenda como o aprendizado em contexto melhora os modelos preditivos usando vários conjuntos de dados.

Novos métodos melhoram a qualidade das imagens de ressonância magnética sem referências limpas.

Novos métodos melhoram a precisão em descrever mudanças de imagem em meio a distrações.

Abordagens inovadoras melhoram a modelagem das artérias coronárias pra tratamentos de doenças cardíacas.

Colaboração na saúde através do aprendizado federado melhora a classificação de imagens médicas enquanto protege a privacidade.

Um novo conjunto de dados impulsiona a saúde com sistemas de pergunta baseados em fala para imagens médicas.

DITTO ajuda os médicos a fazer escolhas de tratamento informadas para pacientes com câncer de cabeça e pescoço.

O framework LDSeg melhora a eficiência e precisão da segmentação de imagens médicas.

Explorando o papel de modelos específicos de domínio e conscientes da incerteza na saúde.

Uma nova abordagem melhora a segmentação de órgãos em imagens médicas usando conjuntos de dados parcialmente rotulados.

Técnicas de deep learning mostram potencial pra segmentar o pâncreas a partir de tomografias.

Uma nova abordagem melhora o treinamento de modelos enquanto protege a privacidade dos dados.

Esse artigo fala sobre como gráficos de conhecimento melhoram a seleção de recursos na análise de dados.

Um novo framework melhora a precisão na detecção de pólipos em imagens gastrointestinais.

O MEDFuse junta dados estruturados e não estruturados pra prever melhor os resultados de saúde.

O DuoFormer melhora a análise de imagens médicas, aumentando as capacidades de detecção de câncer.

Um estudo sobre as características do tráfego de rede de dispositivos médicos para melhorar a segurança.

Uma nova abordagem melhora os sistemas SER usando descrições do ambiente ruidoso.

Uma olhada no estado atual e nos desafios da triagem de tuberculose no mundo todo.

Este artigo aborda problemas de má calibração em modelos de visão-linguagem e oferece soluções.

Um novo modelo oferece previsões precisas com explicações claras pra melhorar a tomada de decisão.

Um estudo analisa métodos para avaliar múltiplas lesões em pacientes com câncer.

Aprenda a identificar padrões incomuns em dados de séries temporais com a profundidade de Markov.

O scanner J-PET melhora a PET ao medir a polarização dos fótons pra dar diagnósticos melhores.

Explorando o impacto do Hyperledger Fabric nos registros eletrônicos de saúde na África do Sul.

Apresentando o ESCAPE, um framework que melhora a precisão e a velocidade da pose humana em 3D.

Métodos de IA aumentam a precisão e a eficiência na criação de laudos de radiologia.

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

A LKCell oferece um método eficiente para identificar núcleos celulares em imagens médicas.

Novo método melhora imagens de ressonância magnética mostrando incerteza nas reconstruções.

A pesquisa busca melhorar a confiabilidade da IA e a eficiência energética em várias aplicações.

Novos métodos em IA mostram potencial para detectar TB cedo usando raios X do tórax.

Revolucionando os exames de pacientes com tecnologia de reconhecimento de gestos pra melhorar a precisão.

O modelo DeepLabv3++ melhora a precisão na triagem de câncer colorretal.