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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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Enfermedad pulmonar intersticial (Difusa) Infantil: reconocimiento de patrones y aproximación al diagnóstico en lactantes.

Artículo original: Liang T, Vargas S, Lee E. Childhood Interstitial (Diffuse) Lung Disease: Pattern Recognition Approach to Diagnosis in Infants. AJR. 2019;212(5):958-976. DOI: doi/10.2214/AJR.18.20696 Sociedad: American Roentgen Ray Society @ARRS_Radiology Palabras clave: chILD, childhood interstitial lung disease, CT. Abreviaturas y

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Publicado en American Journal of Roentgenology, Revistas

Formación de  hueso subperióstico nuevo en la lesión tibial distal metafisaria clásica: prevalencia en estudios esqueléticos radiográficos.

Artículo original: Tsai A, Connolly SA, Ecklund K, et al. Subperiosteal new bone formation with the distal tibial classic metaphyseal lesion: prevalence on radiographic skeletal surveys. Pediatr Radiol. 2019; 49: 551. DOI: https://doi.org/10.1007/s00247-018-4329-z Sociedad: The Society for Pediatric Radiology (SPR)

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