의료 영상 처리 및 진단

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رؤى - 의료 영상 처리 및 진단

본 연구는 안구 표면 질환 진단을 위해 대형 언어 모델(LLM)을 활용한 혁신적인 다중 모달 진단 파이프라인을 제안한다. 이를 통해 안구 표면 질환 진단의 정확성과 설명력을 향상시킨다.

본 연구는 양방향 매개변수 자기공명영상(bpMRI)을 이용하여 임상적으로 유의한 전립선암(csPCa)을 정확하게 검출하고 진단하기 위한 영역 인식 자기지도 학습 메쉬 네트워크(Z-SSMNet)를 제안한다.

전문 의료 지침을 활용하여 대형 언어 모델과 비전-언어 모델이 협업하여 의료 영상을 분석하고 진단을 제공하는 다중 에이전트 시스템

본 연구는 어린이 특발성 관절염 환자의 측두하악관절 침범을 탐지하기 위한 설명 가능하고 일관성 있는 AI 모델을 제안한다.

본 연구는 다중 뷰 안저 사진을 활용하여 의료 영상 분야의 도메인 일반화 성능을 향상시키는 새로운 프레임워크인 RetiGen을 제안한다.

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