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Analisando o papel do deep learning em melhorar a precisão e confiabilidade da ressonância magnética.

Novos métodos melhoram a confiabilidade das previsões em cenários desafiadores para modelos de aprendizado de máquina.

A ressonância magnética fetal ajuda a detectar problemas de desenvolvimento em bebês ainda por nascer.

Novas ideias melhoram a performance preditiva em modelagem estatística.

Novo método mostra potencial para identificar imagens médicas desconhecidas.

O RCC-SGM melhora a clareza da imagem na tomografia fotoacústica sem precisar de conjuntos de dados pareados.

Novos métodos melhoram o aprendizado de máquina no dispositivo para uma personalização e privacidade melhores.

Uma nova estrutura melhora a seleção de modelos para detectar outliers sem dados rotulados.

FedBug enfrenta a fuga de clientes enquanto melhora a eficiência e a privacidade do aprendizado federado.

Uma nova abordagem melhora a confiabilidade do modelo de deep learning ao medir a incerteza.

Um novo método melhora a avaliação da IA em imagens médicas para uma confiabilidade melhor.

Um novo método melhora a precisão da segmentação de imagens na saúde.

Aprenda como XLDA processa eficientemente grandes conjuntos de dados e se adapta a novas classes.

Pesquisas mostram que imagens sintéticas podem ser eficazes para segmentação de pólipos.

A Difusão Fria oferece processos de MRI mais rápidos, mantendo alta qualidade de imagem.

Um método que melhora o aprendizado de máquina para imagens médicas com menos dados.

Analisando a necessidade urgente de umximetria de pulso precisa em diversas populações de pacientes.

Usando gêmeos digitais pra controlar diabetes e prevenir doença renal.

Um novo método melhora a aumento de dados para classificação de imagens histopatológicas.

Um novo método melhora a análise de glóbulos brancos em imagens médicas.

A MADS oferece soluções avançadas para lidar com dados faltantes em séries temporais.

Um estudo mostra que a IA é mais eficaz em identificar sintomas de COVID-19 do que os métodos tradicionais.

Novos módulos melhoram a precisão na alinhamento de imagens cardíacas para um diagnóstico melhor.

Um novo marco busca melhorar as estratégias de início a frio na segmentação de imagens médicas.

Novo método melhora a segmentação de imagens médicas usando embeddings de patch implícitos.

Um estudo sobre como melhorar as explicações dos modelos pra evitar diagnósticos médicos errados.

Uma nova ferramenta usa as redes sociais pra monitorar incidentes relacionados a medicamentos.

Esse artigo fala sobre amostragem de importância e como ela ajuda a manter a privacidade dos dados.

A pesquisa foca em melhorar métodos não invasivos de comunicação em pacientes com dificuldades de movimento.

Apresentando o Eye-Llama, um modelo especializado em dar aquele apoio na saúde dos olhos.

Estudo revela como materiais afetam o desempenho de emissores terahertz para várias aplicações.

Um novo método melhora a detecção de anomalias em imagens médicas usando dados não rotulados.

CheXmask oferece máscaras de segmentação de alta qualidade para raios-X do tórax, ajudando no diagnóstico.

Novos métodos melhoram a forma como o aprendizado de máquina lida com dados ruidosos.

Este estudo analisa métodos para proteger a privacidade enquanto se analisa conversas faladas.

Explorando o potencial dos GANs híbridos quântico-clássicos na geração e classificação de dados.

Este estudo analisa como a perda de pacotes afeta o desempenho no Aprendizado Federado Dividido.

Nova ferramenta de IA mostra potencial no diagnóstico e precisão de triagem do câncer de colo de útero.

Um novo método melhora o modelagem de misturas Gaussianas em exames de PET para imagens melhores.

Explicações contrafactuais ajudam a esclarecer as decisões tomadas por sistemas automatizados.