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A DEPLOYR integra modelos de aprendizado de máquina na saúde pra cuidar dos pacientes em tempo real.

Um novo método melhora as imagens da retina para diagnósticos mais precisos na saúde.

Explorando o papel da aprendizagem multimodal na melhoria do diagnóstico e tratamento do câncer.

Um novo método acelera a segmentação de imagens médicas sem perder a precisão.

Combinando a percepção humana com aprendizado de máquina pra previsões melhores e mais seguras.

A VaLLA melhora as previsões ao oferecer estimativas de incerteza confiáveis em redes neurais profundas.

Combinar modelos de segmentação melhora a detecção precoce de infartos em ecocardiogramas.

Um novo método pra esclarecer a classificação de imagens, tornando as previsões mais compreensíveis.

Examinando a interseção da privacidade diferencial e os desafios de otimização.

Um novo método melhora a imagem do cérebro com velocidade e precisão.

Este estudo analisa como diferentes sinais melhoram a precisão da segmentação de imagens médicas.

Novo método otimiza configurações de modelo para um diagnóstico de saúde melhor.

Explorando o papel da incerteza nas interações entre humanos e robôs.

Avanços na pesquisa de geração de imagens sintéticas enquanto protege a privacidade dos dados pessoais.

Novos métodos melhoram a precisão na classificação de glóbulos brancos para diagnóstico de leucemia.

O método SLAC oferece uma compensação eficaz de atenuação na imagem do coração por SPECT.

Um modelo que prevê configurações de ressonância magnética melhora a confiabilidade na imagem médica.

Explorando o papel dos dados sintéticos na melhoria das tecnologias baseadas em EEG.

Uma nova ferramenta ajuda a corrigir erros sistemáticos em modelos de aprendizado de máquina.

Uma nova abordagem melhora a consistência nas respostas de sistemas de perguntas sobre imagens.

Uma nova ferramenta torna os dados genéticos mais fáceis de pesquisar e entender.

Novo método melhora a precisão na segmentação dos bronquíolos para diagnósticos de doenças pulmonares.

Uma ferramenta que une a medicina oriental e o aprendizado de máquina pra prever resultados cirúrgicos.

Uma nova abordagem de aprendizado profundo melhora o alinhamento de imagens médicas para uma análise melhor.

Explorando métodos pra aumentar a eficiência de machine learning em ambientes de saúde.

Um novo framework melhora a classificação e segmentação com mais confiança em imagens médicas.

Explore como explicações contrafactuais melhoram a clareza e a confiança nas decisões da IA.

Um método novo aborda desafios na análise de imagens médicas usando aprendizado semi-supervisionado.

Um novo método melhora as imagens dos vasos sanguíneos a partir de dados de MRA para diagnósticos mais precisos.

Uma nova métrica melhora a avaliação do desempenho de ASR para a precisão da transcrição médica.

Uma nova abordagem para o deep learning usando pesos fixos pra ser mais eficiente.

Pontos chave sobre como validar dispositivos de diagnóstico baseados em IA.

Uma nova abordagem responde a preocupações de privacidade na imagem da retina, sem perder os detalhes clínicos.

Combinar métodos bayesianos com redes neurais melhora a adaptabilidade e o desempenho.

DiffMIC melhora a análise de imagens médicas para um atendimento ao paciente mais eficiente.

Um novo método melhora o desempenho de segmentação em imagens médicas 3D.

Explorando altas taxas de dose na terapia de prótons para melhores resultados no câncer.

Um novo framework melhora a análise de tumores em imagens de lâmina inteira usando aprendizado auto-supervisionado.

Uma nova abordagem garante uma avaliação de políticas mais segura em aplicações críticas.

RepUX-Net oferece um método inovador para segmentar imagens médicas com mais precisão.