Artigos mais recentes para Tecnologia em Saúde

O DiffRect melhora a segmentação de imagens médicas ao aprimorar a qualidade dos pseud rótulos e a compreensão da distribuição.

Uma nova função de perda melhora a precisão da segmentação de tumores em imagens médicas.

Um método pra ajustar modelos de linguagem pra atender a tarefas específicas de negócios.

Uma olhada na aprendizagem federada combinando privacidade diferencial e blockchain pra segurança de dados.

Melhorando a detecção com imagens RGB e de profundidade pra enfrentar os desafios do mundo real.

Essa pesquisa foca em sistemas pra responder perguntas biomédicas usando modelos de linguagem grandes.

O SACNet melhora a segmentação de imagens médicas com uma arquitetura inovadora e função de perda.

HistoGPT muda a maneira como os patologistas fazem relatórios a partir de imagens de tecidos.

Novos métodos melhoram a detecção do câncer de mama em mamografias, se adaptando a dados diversos.

Um novo método melhora a detecção de linhas B em imagens de ultrassom pulmonar.

Um novo método melhora a detecção de imagens e textos com rótulos errados em conjuntos de dados.

Novo método melhora a precisão ao alinhar imagens ao longo do tempo.

Novos métodos criam tomografias a partir de imagens de ressonância magnética pra aliviar o estresse dos pacientes.

Um novo método usa aprendizado profundo pra melhorar a avaliação do posicionamento de mamografias.

Um novo método melhora a tomada de decisão através da análise de dados históricos.

Um novo modelo melhora a privacidade dos dados enquanto aumenta a precisão do aprendizado de máquina.

O PULPo melhora o alinhamento de imagens médicas e quantifica a incerteza de forma eficaz.

Um novo modelo melhora a detecção de contatos oclusais na odontologia usando aprendizado de máquina.

Um método pra melhorar o treinamento de modelos usando imagens médicas com rotulagem parcial.

Dados de olhar ajudam a reduzir os esforços de rotulagem na análise de imagens médicas.

Uma nova abordagem melhora a estimativa de incerteza nas respostas médicas da IA.

Este estudo analisa a eficácia de modelos de linguagem personalizados em ambientes médicos.

Novo modelo melhora a detecção de tumores no cérebro e a geração de imagens usando exames de RM.

Um novo modelo melhora as avaliações de doenças oculares e os encaminhamentos de pacientes.

O FastSAM-3DSlicer facilita a segmentação 3D em imagens médicas pra melhorar o diagnóstico.

Pesquisas sobre detectar emoções humanas pela fala mostram potencial para várias aplicações.

Esse artigo foca em melhorar a confiabilidade dos resultados dos modelos de linguagem.

O aprendizado de máquina melhora a precisão e eficiência na detecção de marcos em imagens médicas.

Novas redes neurais usando memristores aumentam a eficiência e a adaptabilidade.

Combinar o UMLS com o GPT melhora a extração de informações médicas de textos clínicos.

Miniature cria miniaturas claras para imagens de tecido multiplexadas, ajudando na pesquisa.

Um novo método fornece faixas de desempenho para segmentação de imagens em aplicações médicas.

Novos modelos melhoram a qualidade das imagens de tecidos para um diagnóstico de doenças mais preciso.

Esse estudo foca em aprendizado por reforço offline e no desenvolvimento de algoritmos pra melhorar a tomada de decisão.

Um novo método combina MCMC de dividir e conquistar com modelos de difusão pra melhorar a amostragem.

Novos métodos melhoram a tomada de decisão em várias áreas através do aprendizado por reforço.

TokenSHAP mostra como as palavras impactam as respostas dos modelos de linguagem.

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.