Archivos del blog

Estándares de práctica CIRSE en la revascularización infrapoplítea

Artículo Original: Spiliopoulos S, Del Giudice, Manzi M, Reppas L, Rodt T, Uberoi R. CIRSE Standards of Practice on Below-the-Knee Revascularisation. Cardiovasc Intervent Radiol. 2021;44(9):1309–1322. DOI: https://doi.org/10.1007/s00270-021-02891-5 Sociedad: Cardiovascular and Interventional Radiological Society of Europe (CIRSE) (@cirsesociety). Palabras clave: endovascular

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Publicado en CardioVascular and Interventional Radiology

Comparación de programas de análisis de texturas en TC en carcinoma de células renales: reproducibilidad de los valores numéricos y asociación con subtipos histológicos

Artículo original: Dreyfuss LD, Abel EJ, Nystrom J, Stabo NJ, Pickhardt PJ, Lubner MG. Comparison of CT Texture Analysis Software Platforms in Renal Cell Carcinoma: Reproducibility of Numerical Values and Association With Histologic Subtype Across Platforms. Am J Roentgenol. 2021;216(6):1549-57.

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Publicado en American Journal of Roentgenology

Segmentación totalmente automatizada de la neuroanatomía en TC de cráneo usando el aprendizaje profundo

Artículo original: Cai, J. C., Akkus, Z., Philbrick, K. A., Boonrod, A., Hoodeshenas, S., Weston, A. D., et al. Fully Automated Segmentation of Head CT Neuroanatomy Using Deep Learning. Radiology: Artificial Intelligence. 2020; 2(5). DOI: https://doi.org/10.1148/ryai.2020190183 Sociedad: Radiological Society of North America (RSNA)

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Publicado en Radiology: Artificial Intelligence

Un enfoque desde el aprendizaje profundo para caracterizar la neumonía por COVID-19 en TC

Artículo original: Ni Q, Sun ZY, Qi L, Chen W, Yang Y, Wang Li, et al. A deep learning approach to characterize 2019 coronavirus disease (COVID-19) pneumonia in chest CT images. Eur Radiol. 2020; 30: 6517–6527. DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-020-07044-9 Sociedad: European Society of Radiology (@myESR) Palabras

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Publicado en European Radiology, Revistas

Inteligencia artificial en la imagen de cabeza y cuello

Artículo original: Werth K, Ledbetter L. Artificial Intelligence in Head and Neck Imaging: A Glimpse into the Future. Neuroimagin Clin. 2020;30(3):359-368 DOI:  10.1016/j.nic.2020.04.004 Sociedad: Neuroimaging Clinics of North America Palabras clave: Artificial intelligence, Automation, Deep learning, Head and neck imaging,

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Publicado en Revistas

Análisis de imagen multimodal para evaluar la esclerosis múltiple y sus perspectivas de futuro con inteligencia artificial

Artículo original: Kim M, Jewells V. Multimodal Image Analysis for Assessing Multiple Sclerosis and Future Prospects Powered by Artificial Intelligence. Semin Ultrasound CT MR. 2020;41(3):309‐318. DOI: https://doi.org/10.1053/j.sult.2020.02.005 Sociedad: N/A Palabras clave: N/A Abreviaturas y acrónimos: EM (esclerosis múltiple),  EMRR (variante

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Flujo de trabajo del Deep Learning en radiología

Artículo original: Montagnon E, Cerny M, Cadrin-Chênevert A, Hamilton V, Derennes T, Ilinca A, et al. Deep Learning workflow in radiology: a premier. Insights Imaging. 2020;11. DOI: https://doi.org/10.1186/s13244-019-0832-5 Sociedad: European Society of Radiology (@ESR) Palabras clave: Review article, Deep learning,

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Publicado en Insights into Imaging, Revistas

Rendimiento diagnóstico y seguridad de las biopsias de masas intestinales guiadas por ecografía en niños

Artículo original: Minhas K, Roebuck D J, Barnacle A. et al. Diagnostic yield and safety of ultrasound-guided bowel mass biopsies in children. Pediatr Radiol. 2019; 49: 1809. DOI: https://doi.org/10.1007/s00247-019-04472-8  Sociedad: European Society of Paediatric Radiology (@EurSPR), Society for Pediatric Radiology

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Detección de microhemorragias cerebrales por resonancia magnética: El tamaño importa.

Artículo original:. Haller S, Scheffler M, Salomir R, Herrmann F,  Gold G, ML Montandon Kövari E. MRI detection of cerebral microbleeds: size matters. Neuroradiol. 2019; 1209–1213 DOI: https://doi.org/10.1007/s00234-019-02267-0 Sociedad: European Society of Neuroradiology (@ESNRad) Palabras clave: microbleeds, MRI, pathology, dementia.

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Análisis de la textura en TC sin contraste de carcinomas renales de células claras: Un estudio de aprendizaje automático basado en predecir el grado nuclear histopatológico.

Artículo original: Kocak B, Durmaz ES, Ates E, Kaya OK, Kilickesmez O. Unenhanced CT Texture Analysis of Clear Cell Renal Cell Carcinomas: A Machine Learning–Based Study for Predicting Histopathologic Nuclear Grade. Am J Roentgenol. 2019; 212:6. DOI: https://doi.org/10.2214/AJR.18.20742 Sociedad: American

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