Medical Imaging

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RESEARCHarXiv CS.LG·19h atrás

MedicalRec: Medical recommender system for image classification without retraining

Este estudo apresenta o MedicalRec, um sistema de recomendação médica para classificação de imagens, projetado para otimizar a seleção de modelos sem a necessidade de retreinamento. Ele aborda os desafios computacionais e energéticos da identificação de modelos, utilizando um conjunto de dados públicamente disponível chamado MedicalRec-Bench, compilado de 3.000 artigos e mais de 5.000 registros de modelos testados.

recommender systems deep learning machine learning healthcare AI

RESEARCHarXiv CS.AI·19h atrás

Automatic Extraction of Structured Information from Brain MRI Reports Using an Open-Weight Large Language Model

Este artigo de pesquisa explora a extração automática de dados de relatórios de ressonância magnética cerebral usando o modelo de linguagem de código aberto LLaMA 3.1. Ele avalia o desempenho do LLM na análise de relatórios holandeses de neurorradiologia, demonstrando alta performance zero-shot.

Data Extraction natural language processing Neuroradiology Medical Imaging

RESEARCH↑ trendingReddit r/MachineLearning·07/05/2026

MICCAI 2026 Decisions [D]

Este é um tópico de discussão para consolidar o compartilhamento de informações sobre decisões de aceitação antecipada, refutação e rejeição para a conferência MICCAI 2026.

AI in healthcare academic Medical Imaging Conference

RESEARCHDEV.to AI·2d atrás

Development and Validation of Deep Learning Algorithms for Detection of CriticalFindings in Head CT Scans

Este conteúdo aborda o desenvolvimento e a validação de algoritmos de deep learning projetados para identificar achados críticos em tomografias computadorizadas da cabeça. A pesquisa explora a aplicação de inteligência artificial para melhorar a detecção em diagnósticos médicos.

deep learning diagnostic imaging CT scans healthcare AI

RESEARCHDEV.to AI·18/04/2026

ChatCAD: Interactive Computer-Aided Diagnosis on Medical Image using LargeLanguage Models

ChatCAD é um sistema interativo de diagnóstico assistido por computador que utiliza Grandes Modelos de Linguagem para analisar imagens médicas. Ele visa aprimorar a precisão e a eficiência do diagnóstico médico por meio da inteligência artificial.

computer-aided diagnosis Healthcare large language models Medical Imaging

RESEARCHDEV.to AI·15/04/2026

Alzheimer's Disease Diagnostics by a Deeply Supervised Adaptable 3DConvolutional Network

Este conteúdo apresenta uma metodologia para o diagnóstico da Doença de Alzheimer utilizando uma Rede Convolucional 3D profundamente supervisionada e adaptável. A pesquisa explora o uso de deep learning avançado para melhorar a precisão no diagnóstico médico por imagem.

deep learning Convolutional Neural Networks 3D CNN AI

RESEARCHarXiv CS.AI·4d atrás

An interpretable and trustworthy AI framework for large-scale longitudinal structure-pain association studies using data from the Osteoarthritis Initiative (OAI)

Esta pesquisa desenvolve uma estrutura de IA interpretável que combina a previsão de MOAKS de ressonância magnética baseada em aprendizado profundo com modelagem estatística para estudar relações entre estrutura e dor em larga escala usando dados do OAI. O estudo aplica aprendizado profundo para prever características de MOAKS a partir de ressonâncias com quantificação de incerteza e um modelo misto de classe latente longitudinal para examinar associações entre anormalidades estruturais e dor no joelho.

deep learning Healthcare Osteoarthritis AI

RESEARCHDEV.to AI·21d atrás

Ensemble of Deep Convolutional Neural Networks for Learning to Detect RetinalVessels in Fundus Images

Este artigo de pesquisa propõe um método para detectar vasos sanguíneos da retina em imagens de fundo de olho usando um conjunto de Redes Neurais Convolucionais Profundas. A abordagem visa melhorar a precisão no diagnóstico médico por meio da análise avançada de imagens.

ensemble methods deep learning Convolutional Neural Networks Medical Imaging

ARTICLEDEV.to AI·01/05/2026

I Built an AI That Detects Pneumonia From Chest X-Rays Here's Exactly How I Did It

O autor construiu e lançou o "PneumoScan AI", um modelo de deep learning que detecta pneumonia em raios-X torácicos com mais de 90% de precisão, visando acelerar o diagnóstico em áreas com poucos recursos. O artigo detalha o processo de desenvolvimento, incluindo o uso de um dataset do Kaggle e a descoberta de seu desequilíbrio.

deep learning pneumonia detection healthcare AI Medical Imaging

RESEARCHarXiv CS.AI·27/04/2026

An Artifact-based Agent Framework for Adaptive and Reproducible Medical Image Processing

Esta pesquisa apresenta uma estrutura de agente baseada em artefatos para aprimorar o processamento de imagens médicas, com foco em adaptabilidade e reprodutibilidade. O framework introduz uma camada semântica e um contrato de artefato para permitir a interrogação estruturada do fluxo de trabalho e a configuração condicionada por objetivos, atendendo às condições específicas do conjunto de dados.

workflow automation machine learning Reproducibility Medical Imaging

RESEARCHarXiv CS.LG·8d atrás

Functional MRI Time Series Generation via Wavelet-Based Image Transform and Spectral Flow Matching for Brain Disorder Identification

O artigo propõe o Dual-Spectral Flow Matching (DSFM), uma nova estrutura generativa de fMRI que combina representações de frequência dupla de sinais BOLD com correspondência de fluxo espectral. Este método visa gerar séries temporais de fMRI de alta fidelidade para identificação de distúrbios cerebrais, superando desafios na replicação de dinâmicas espaciotemporais complexas.

fMRI brain disorders generative models wavelet transform

RESEARCHarXiv CS.CL·12d atrás

OralAgent: Integrating Reasoning, Tools, and Knowledge for Interactive Dental Image Analysis

OralAgent é apresentado como o primeiro agente de IA especializado em odontologia que unifica raciocínio multimodal, tomada de decisão baseada em ferramentas e recuperação de conhecimento para análise interativa de imagens dentárias. Ele integra 22 ferramentas de análise visual e 368 livros didáticos de odontologia, juntamente com um novo recurso textual bilíngue em grande escala chamado OralCorpus.

multimodal AI RAG Medical Imaging AI agents

RESEARCHDEV.to AI·24d atrás

Improving Deep Pancreas Segmentation in CT and MRI Images via Recurrent NeuralContextual Learning and Direct Loss Function

Este artigo propõe um método inovador para aprimorar a segmentação do pâncreas em imagens de TC e RM. Ele emprega aprendizagem contextual recorrente de redes neurais e uma função de perda direta para otimizar a precisão.

CT deep learning pancreas segmentation MRI

RESEARCHHugging Face Blog·28/04/2026

Adaptive Ultrasound Imaging with Physics-Informed NV-Raw2Insights-US AI

Este conteúdo aborda uma abordagem inovadora para a imagem de ultrassom adaptativa, utilizando um modelo de IA informado pela física chamado NV-Raw2Insights-US. Ele destaca o uso de IA avançada para melhorar a adaptabilidade em diagnósticos médicos por ultrassom.

Ultrasound Healthcare AI Medical Imaging

RESEARCHarXiv CS.AI·08/04/2026

MedGemma 1.5 Technical Report

O MedGemma 1.5 4B é um novo modelo que expande as capacidades do MedGemma 1, integrando análise de imagens médicas de alta dimensão (CT/MRI, histopatologia), localização anatômica e compreensão de documentos médicos. Ele demonstra ganhos significativos em precisão de classificação de condições em MRI e CT, e um aumento de 47% no macro F1 para imagens de patologia de lâmina inteira.

deep learning AI healthcare AI Medical Imaging

ARTICLEfast.ai Blog·02/02/2025

What AI can tell us about microscope slides

Este artigo oferece uma introdução amigável aos Modelos de Fundação aplicados à Patologia Computacional. Ele explora como a inteligência artificial pode analisar lâminas de microscópio para extrair informações valiosas.

AI in medicine learning Foundation Models Medical Imaging

What AI can tell us about microscope slides

NEWSMIT Tech Review AI·21/04/2026

Inventor recalls eye imaging breakthrough

O texto descreve a Tomografia de Coerência Óptica (OCT), uma tecnologia de imagem ocular inventada por David Huang. Essa técnica não invasiva é agora usada em 40 milhões de procedimentos por ano para visualizar o interior do olho.

Technology invention Medical Imaging ophthalmology