CopilotCAD: Wie KI-Systeme Radiologen bei der Erstellung präziserer und detaillierterer Diagnoseberichte unterstützen können
CopilotCAD ist ein innovatives System, das die Effizienz von KI-Technologien und das Fachwissen von Radiologen integriert, um den Diagnoseprozess zu verbessern und Radiologen bei der Erstellung präziserer und detaillierterer Berichte zu unterstützen.
Ein interpretierbares, kreuzattentives, multimodales MRT-Fusionsframework für die Schizophrenie-Diagnose
Das vorgeschlagene CAMF-Framework kann sowohl intra-modale als auch inter-modale Beziehungen zwischen funktioneller und struktureller MRT erfassen, um die Darstellung multimodaler Daten zu verbessern und die Klassifikationsgenauigkeit für die Schizophrenie-Diagnose zu erhöhen.
Klinisch interpretierbare und transparente KI zur Lungenkrebserkennung in Röntgenaufnahmen der Brust
Ein neuartiger transparenter und erklärbarer KI-Klassifikationsansatz zur Erkennung von Lungenkrebs in Röntgenaufnahmen der Brust, der klinisch relevante Erklärungen liefert und die Leistung des Referenzmodells deutlich übertrifft.
Hochpräzise Krebszellenerkennung durch Phonon-Mikroskopie unter Verwendung von Multi-Task-Conditional-Neuronalen-Netzwerken zur Kalibrierung zwischen Experimenten
Ein Multi-Task-Conditional-Neuronales-Netzwerk ermöglicht eine präzise Klassifizierung von Krebszellen und gesunden Zellen, indem es systematische Unterschiede zwischen Experimenten (Batch-Effekte) effektiv korrigiert.
MedPromptX: Ein multimodales Modell zur Diagnose von Bruströntgenaufnahmen mithilfe von Sprachmodellen, wenigen Beispielen und visueller Verankerung
MedPromptX ist ein neuartiges Modell, das multimodale Sprachmodelle, wenige Beispiele und visuelle Verankerung nutzt, um die Genauigkeit der Diagnose von Brusterkrankungen anhand von Röntgenaufnahmen zu verbessern. Es adressiert die Herausforderungen unvollständiger elektronischer Gesundheitsakten, Anpassungsfähigkeit an neue Patientenfälle mit begrenzten Trainingsdaten und die Erkennung von Anomalien in Röntgenbildern.
Multifunktionales Sehen-Sprache-Modell für generalisierbare, annotationsfreie Lokalisierung pathologischer Läsionen
Ein multifunktionales Sehen-Sprache-Modell, das pathologische Läsionen in medizinischen Bildern ohne Annotationen präzise lokalisieren kann, indem es Mehrebenen-Semantik-Strukturen in Bild- und Textdaten nutzt.
Selbstüberwachtes multimodales Lernen zur präzisen Lokalisation von Läsionen
Ein neuer selbstüberwachter multimodaler Lernansatz, der Textberichte und Röntgenbilder kombiniert, um präzise Lokalisierung von Läsionen ohne aufwendige Positionsannotationen zu erreichen.
Medizinisches multimodales Multitask-Grundlagenmodell für überlegene Leistung bei der Brustkrebsvorsorge-CT
Ein neuartiges medizinisches multimodales Multitask-Grundlagenmodell (M3FM) wurde entwickelt, um verschiedene Kombinationen von multimodalen Daten, insbesondere hochdimensionale tomografische Bilder in unterschiedlichen Maßstäben, effektiv zu codieren und eine Vielzahl von Aufgaben im Rahmen der Brustkrebsvorsorge-CT und darüber hinaus flexibel auszuführen.
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