Aprende a segmentar el bazo en 3D con MONAI y UNet
Aprende a segmentar el bazo en 3D usando MONAI y UNet sobre tomografías computarizadas. Tutorial paso a paso con código, transformaciones, entrenamiento y visualización.
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Descubre SAGE, un modelo que segmenta imágenes de histopatología con expertos dinámicos, logrando Dice score 95%. Optimiza el análisis de cáncer en WSI.
Predicción de inundaciones con deep learning guiado por física. El modelo híbrido UNet-FNO alcanza un F1 de 0.90 usando imágenes SAR y ópticas. Conoce los resultados.
Deep learning guiado por física combina UNet y FNO con imágenes satelitales para predecir inundaciones con precisión y coherencia hidrodinámica.
Alcanza 27 FPS en estilización de video en tiempo real con RTX 3090 mediante inferencia asíncrona y UNet destilado. Optimización con MLLM.
Descubre cómo un nuevo método basado en SwinUNETR segmenta el plexo coroideo en esclerosis múltiple con alta precisión y reduce el coste computacional un 99%.
Descubre DiffUNet², un modelo de difusión bidireccional que genera múltiples escenarios científicos y permite exploración visual interactiva de hipótesis.
El modelo GCSER-UNet alcanza un 94% Dice en TCGA LGG y 95% en BraTS 2020 para segmentación de tumores cerebrales. Descubre su innovadora atención global.