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Entender como a luz se move através de materiais anisotrópicos é super importante pra várias aplicações.

Pesquisa revela como as bolhas de cavitação reagem às mudanças de pressão em líquidos.

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Um método pra melhorar a performance da IA enquanto garante decisões claras.

Novos métodos melhoram o rastreamento de características da pele para aplicações de avaliação de saúde.

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Um novo método que melhora a privacidade dos dados médicos e a colaboração entre instituições.

Esse artigo fala sobre a fusão de modelos base e aprendizado federado na saúde.

Este estudo analisa o viés em modelos de Aprendizado Contínuo para imagens médicas.

Um novo método pra avaliar a eficácia da IA em ambientes de saúde.

Um novo método reconstrói formas 3D a partir de imagens sem ângulos conhecidos.

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Usando a decomposição Tucker pra melhorar a eficiência e a acessibilidade na imagem médica.

Este estudo aborda as complexidades de usar deep learning para análise de dados de EEG.

Um novo método melhora a detecção de TDAH usando canais de EEG seletivos.

Um novo método de resfriamento melhora os resultados em procedimentos de ablação de fibrilação atrial.

Explorando novas maneiras de recuperar imagens médicas 3D de forma eficaz.

O ToNNO melhora a velocidade e a precisão da rotulagem de imagens médicas em 3D.

Novas técnicas melhoram a precisão na detecção de peptídeos e controlam falsos positivos.

Uma nova abordagem pra melhorar a estimativa de pose de instrumentos cirúrgicos em imagens de raio-X.

Apresentando uma nova estrutura pra uma análise melhor de imagens médicas e questões.

Novo modelo prevê a linguagem falada usando sinais do cérebro.

Um olhar detalhado sobre as práticas atuais de software de imagem médica e áreas para melhoria.

PatWay-Net combina aprendizado de máquina com previsões claras para os resultados dos pacientes.

Técnicas de tomografia por difração melhoradas usando ondas personalizadas aumentam a precisão das imagens médicas.

MethylBERT melhora a análise de metilação do DNA pra um diagnóstico e tratamento de câncer mais eficaz.

Caminhar diferencial em esferas oferece soluções eficientes para análise de formas complexas.

Um método rápido e eficaz pra segmentar camadas da retina usando imagens de OCT.

A pesquisa melhora a interpretação de ECG enquanto garante a privacidade dos dados dos pacientes.

Mamba-Ahnet melhora a segmentação de imagens médicas pra detecção precisa de lesões.

Uma nova abordagem melhora a identificação de assinaturas mutacionais em estudos de câncer.

Explorando como o Aprendizado Federado pode melhorar a privacidade dos dados na saúde.

Uma nova ferramenta pra agilizar testes genéticos e melhorar a precisão do diagnóstico.

Esse artigo fala sobre uma nova abordagem pra identificar efeitos colaterais de medicamentos ao longo do tempo.

Explorando o potencial dos sensores quânticos para medições precisas.

Este estudo investiga as características genéticas de diferentes subtipos de câncer de mama.

O CSA-Net melhora a precisão da segmentação de imagens médicas, aumentando as capacidades de diagnóstico.

Um novo método melhora a análise de vídeo da cistoscopia para detecção de câncer de bexiga.

D-TrAttUnet melhora a precisão da segmentação em tarefas de imagem médica.

Um novo framework melhora as previsões dos resultados do câncer de bexiga usando deep learning.