CARES是一个全面的评估框架，用于评估医疗大视觉语言模型（Med-LVLMs）的可信度。该框架的目标是确保这些模型能够在医疗环境中提供可靠且准确的结果。就像其他的人工智能模型一样，医疗大视觉语言模型的可信度是其成...

InvariantSelectPR是一种旨在提高大型多模态模型（LMMs）在特定领域如医疗保健中的适应性的方法。这种方法通过优化模型的选择和调整，使其能够更好地处理不同领域的数据，提高预测的准确性和可靠性。在医疗领域，数...

科研人员已经研发出一种名为RaffeSDG的新算法，该算法能够在分析来自不同来源的数据时提高医疗影像模型的准确度。RaffeSDG通过加强算法的鲁棒性，使得模型在处理多源数据时的性能有了显著提高。这一进步对于医疗影像...

RDSTN是一种创新的网络技术，通过任意规模的超分辨率处理，有效提升了超声图像的清晰度。该技术成功解决了图像质量和视野范围之间的传统权衡问题。通过先进的算法和数据处理，RDSTN能够对超声图像进行精细的优化，使...

SegVol的问世，标志着临床分析迎来了新时代。SegVol是一种用于医学图像分割的通用模型。它在大量CT扫描的基础上进行训练，能够优秀地完成各种各样的解剖类别分割。

微软最近在其Microsoft Fabric和Azure AI中引入了新的人工智能工具，旨在帮助医疗组织整合和解读大量医疗数据。这些新的AI工具能有效地处理和分析大数据，从而使医生和医疗机构能更准确、更快速地做出决策。这是微软...

科学家们已经开发出一款名为'RETFound'的AI工具，这款工具能够通过分析视网膜图像，诊断并预测患者发展多种健康问题的风险，包括眼部疾病、心力衰竭以及帕金森病。这是一项重大突破，将人工智能技术应用于医疗领域，...

医疗图像分割是一个将图像中每个像素识别为特定类别（如癌症与非癌症）的过程。在历史上，将一个模型转移到另一个任务一直是个巨大的挑战。然而，最新的研究展示了一个强大的模型，该模型仍基于不朽的UNet，可应用于...

在研究眼部疾病时，专家们会使用眼部内部的详细图片，但是创建这些图像既困难又耗时。本文提出了一种新的方法（DDPM）和一个数据集（ReTree），使得创建和分析这些图像比以前更加简单和快速。DDPM方法和ReTree数据集...

旁路手术存在很大的局限性。例如，一些患者缺乏合适的供体血管。组织工程化血管，即使用人体细胞和组织制造的血管，可以提供一种可行的治疗选择。一支研究团队开发了一种快速、廉价且可扩展的组织工程化血管方法，可...