Estudo de viabilidade da UNIFOR que propõe uma abordagem de Deep Learning 'annotation-free' (sem anotação manual detalhada) para detecção de rarefações ósseas periapicais em radiografias panorâmicas. O modelo Xception fine-tuned atingiu F1-score de 64,7%, demo…
Meta-análise abrangente sobre a aplicação de IA (ML/DL) no diagnóstico de melanoma uveal, confirmando alta precisão diagnóstica, especialmente com imagens de ultrassom, e identificando a necessidade de validação externa para adoção clínica.
O paper apresenta uma solução de deep learning para detecção automática de trocas de eletrodos em ECG de 12 derivações, problema recorrente que compromete a precisão diagnóstica e aumenta custos. O modelo CNN+RNN demonstrou alta eficiência (≥0.96 em casos prin…