近期的一项研究提出了一种新颖的分类网络，该网络使用L2标准化空间注意力，以提高在MRI图像中识别不同类型脑瘤的准确性。这种网络的应用，将为医生在识别和分析脑瘤类型的过程中提供极大的帮助，从而提高治疗的准确...

研究人员引入了一种名为vox2vec的创新方法，该方法通过自我监督学习，能够在体素（3D像素）级别更好地理解医疗图像，如CT扫描图。研究结果显示，与领域内的其他技术相比，vox2vec表现出色，提供了一种更高效的解决方...

近日，一款名为SwinMM的新型医疗图像分析方法引起了业界的关注。这种方法通过有效地自我监督利用多视角的信息，即使在训练数据不充足的情况下，也能显著提升医疗图像的分析效果。SwinMM的出现，为医疗图像分析领域带...

最新的一项研究论文介绍了一种新的方法，以更好地从医疗图像和相应的书面报告中学习。不同于以往的方法，这一方法专注于详细的图像-报告链接，并采用独特的手段在图像和报告之间重建和交换信息。该方法的创新之处在...

本文为您详细介绍了人工智能的潜在应用场景以及13家可能尚未为您所熟知的行业先锋企业。随着人工智能技术的不断发展和进步，它的应用场景也越来越广泛，如自动驾驶、智能家居、医疗诊断等。这些领域的创新公司正逐步...

Google正在测试一个被训练成能够熟练回答医疗问题的人工智能程序，与包括Microsoft在内的竞争对手进行激烈竞赛，目标是将最新的AI技术研发成广泛应用于临床医生的产品。这款AI程序展现出Google在医疗领域的雄心壮志...

由AI创业者和研究者Jon Wang，Maverick Ventures的Ambar Bhattacharyya以及GSR Ventures的Justin Norden共同完成的一份新报告，对医疗保健领域的生成式AI进行了全面的分析。这份分析详细列出了医疗AI领域的145家公司...

本文介绍了一种深度学习工具——CAT-ViL，该工具能够对手术视频进行详细的解答并进行可视化。这是一项实质性的创新，将极大地帮助医学生和初级外科医生的学习和实践。通过CAT-ViL工具，用户可以通过查询特定的手术步骤...