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Ergebnisse für “Bildanalyse”
Forschung

<p>Neues Modell erzeugt anatomisch korrekte Gehirnmasken mit ischämischem Infarkt</p> <p>In der medizinischen Bildanalyse bleibt die Verfügbarkeit hochwertiger Segmentierungsmasken ein entscheidendes Hindernis, insbesondere bei nicht-kontrastbasierten CT-Scans des Gehirns. Manuelle Annotationsarbeiten sind kostenintensiv und weisen große Variabilität auf. Um diesem Problem zu begegnen, wurde ein generatives Framework entwickelt, das anatomisch korrekte, mehrklassige Gehirnsegmentierungsmasken – inklusive is
arXiv – cs.AI
Forschung

<h1>MLLMs mit Bild-Tools: Ophiuchus verbessert medizinische Bildanalyse</h1> <p>In der medizinischen Bildanalyse haben sich multimodale Large Language Models (MLLMs) bereits durch die Fähigkeit, schrittweise textuelle Argumentationsketten zu erzeugen, hervorgetan. Dennoch bleiben komplexe Aufgaben, die ein dynamisches und iteratives Fokussieren auf feine Bildregionen erfordern, eine Herausforderung. Mit dem neuen Framework <strong>Ophiuchus</strong> wird dieses Problem angegangen.</p> <p>Ophiuchus erweitert
arXiv – cs.AI
Forschung

<h1>Hierarchie-basiertes Framework verbessert medizinische Bildrepräsentationen</h1> <p>In der medizinischen Bildanalyse werden Labels häufig in hierarchischen Taxonomien wie Organ – Gewebe – Untertyp organisiert. Traditionelle selbstüberwachte Lernmethoden berücksichtigen diese Struktur jedoch nicht, was die Qualität der erlernten Repräsentationen einschränkt.</p> <p>Das neue Framework „hierarchy‑preserving contrastive learning“ nutzt die Label‑Hierarchie als zentrales Trainingssignal. Es führt zwei ergänz
arXiv – cs.AI