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“EfficientNet-B0はDenseNet121よりも優れており、84.6％の精度、0.8899のF1スコア、0.6849のMCCを達成しました。”
“これらの知見は、オンプレミスLLMが完全な代替ではなく、協調的なツールとして機能する人間中心の（HITL）ワークフローを強く支持しています。”
“AIは乳がんの約3分の1を見逃す、研究で判明”
“日常のCTスキャンで膵臓がんを発見するためのツールは有望な結果を示しており、中国がAIを医学の困難な問題に適用しようと競争している一例です。”
“技術の複雑さを自分たちに任せ、創作の純粋さをユーザーに還元する。”
“ArXivからの記事の文脈は、それが研究論文であることを示唆しています。”
“FETAL-GAUGEは、胎児超音波における視覚言語モデルを評価するためのベンチマークです。”
“この研究は、医療画像理解のための「ツールボトルネックフレームワーク」に焦点を当てています。”
“論文は、熱顔画像変換に潜像拡散モデルを使用しています。”
“この記事のコンテキストは、X線分析のコンテキスト内で、マルチラベルロングテールデータの特性に対処するためのAIの使用を強調しています。”
“この研究は、新しいマルチモーダルアプローチを使用した乳房超音波画像のセグメンテーションに焦点を当てています。”
“ASCHOPLEXはDafneと出会う：脈絡叢自動セグメンテーションの汎用性を目指した連邦継続学習プロジェクト”
“この記事は、DeepSeekを搭載したAIシステムを紹介しています。”
“コンテキストは、タイトルとソース以外にはほとんど情報を提供せず、神経画像研究の技術的側面に着目しています。”
“本研究は、可変医療画像登録における組み合わせ爆発問題に焦点を当てています。”
“研究は3D心臓形状の再構築に焦点を当てています。”
“InvCoSSは、反転駆動型継続自己教師あり学習を利用します。”
“ベイジアンアプローチを用いた、高速4次元時空間蛍光イメージングにおける神経活動の自動セグメンテーション”
“bratは脳MRI解析のための方法です。”
“この記事の主な焦点は、SMWI再構成の高速化です。”
“この記事は、自己減算アーティファクトのない偏光と総強度で、LkCa 15システムを撮像することに焦点を当てています。”
“この記事の焦点は、グローバル・ローカル特徴融合を備えた2ストリームネットワークの使用です。”
“SAMM2Dは、スケール対応マルチモーダル2Dデュアルエンコーダーです。”
“この研究は、CT再構成のための3D拡散モデルの適用に焦点を当てています。”
“この研究は、時間的に一貫した単眼深度推定に焦点を当てています。”
“MedNeXt-v2は、医用画像セグメンテーションにおける大規模な教師あり表現学習のために3D ConvNetsを拡張することに焦点を当てています。”
“この研究では、空間分解放射線場を推定するためにニューラルネットワークを使用しています。”
“この研究は、MRIの解像度を向上させるための自己教師あり学習に焦点を当てています。”
“研究は、統合されたFLAIR高信号領域セグメンテーションモデルに焦点を当てています。”
“ガイデッドプログレッシブ再構成イメージング：低線量、高スループット、リアルタイム分析プティコグラフィーのための新しい量子化ベースのフレームワーク”