Archivos del blog

Deep Learning en la predicción de la supervivencia del glioblastoma: interpretabilidad de modelos en función del tiempo integrando resonancia magnética, información clínica y molecular

Posted on 21 junio, 2026 by clementegarciahidalgo — Deja un comentario

Artículo original: Lee J, Jeon YH, Jang J, Eum H, Kim M, Park SH, et al. Deep Learning for Survival Prediction in Glioblastoma: Time-dependent Model Interpretability Using MRI, Clinical, and Molecular Data. Radiol Artif Intell. 2026;8(3):e250675. DOI: http://dx.doi.org/10.1148/ryai.250675  Sociedad: Radiological…

Tagged with: Neurorradiología, Original, R3, R4, RM
Publicado en Radiology: Artificial Intelligence, Revistas

Mejorando modelos de lenguaje de gran tamaño utilizando generación mejorada por recuperación

Posted on 20 junio, 2025 by albertoramrezgarcamina — Deja un comentario

Artículo original: Weinert DA, Rauschecker AM. Enhancing Large Language Models with Retrieval-Augmented Generation: A Radiology-Specific Approach. Radiol Artif Intell [Internet]. 2025 May 1;7(3) DOI: https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/ryai.240313 Sociedad: Radiological Society of North America (@RSNA) Palabras clave: Computer Applications–General (Informatics), Technology Assessment Abreviaturas…

Tagged with: IA, Inteligencia artificial, Original, R1, RSNA
Publicado en Radiology: Artificial Intelligence, Revistas

Deep Learning aplicado a la difusión en RM para diferenciar tumores mamarios benignos y malignos sin segmentación de la lesión

Posted on 20 febrero, 2025 by albertoramrezgarcamina — Deja un comentario

Artículo original: Lima M, Mizuno R, Kataoka M, Tsuji K, Yamazaki T, Minami A, et al. Deep Learning Applied to Diffusion-weighted Imaging for Differentiating Malignant from Benign Breast Tumors without Lesion Segmentation. Radiology Artificial Intelligence 2025 7:1 DOI: https://doi.org/10.1148/ryai.240206 Sociedad:…

Mejorando la equidad en el diagnóstico automático de radiografías de tórax mediante aprendizaje contrastivo

Posted on 15 octubre, 2024 by albertoramrezgarcamina — Deja un comentario

Artículo original: Lin M, Li T, Sun Z, Holste G, Ding Y, Wang F, et al. Improving Fairness of Automated Chest Radiograph Diagnosis by Contrastive Learning. Radiol Artif Intell [Internet]. 2024 Sep 1;6(5). Available from: http://pubs.rsna.org/doi/10.1148/ryai.230342 DOI: https://doi.org/10.1148/ryai.230342 Sociedad: Radiological…

Tagged with: IA, Original de investigación, R3, R4, Radiografía simple, Radiología torácica, Radiologia Toracica, RSNA, Torax
Publicado en Radiology: Artificial Intelligence

Aprendizaje automático semi-supervisado para la generalización de detección y segmentación de hemorragia intracraneal

Posted on 17 junio, 2024 by albertoramrezgarcamina — Deja un comentario

Artículo original: Lin, E., & Yuh, E. L. (2024). Semi-supervised Learning for Generalizable Intracranial Hemorrhage Detection and Segmentation. Radiology: Artificial Intelligence, 6(3), e230077. https://doi.org/10.1148/ryai.230077 DOI: https://doi.org/10.1148/ryai.230077 Sociedad: Radiological Society of North America (@RSNA) Palabras clave: Semi-supervised Learning, Traumatic Brain Injury,…

Un sistema semiautónomo de aprendizaje profundo para disminuir los falsos positivos en mamografías de cribado

Posted on 18 mayo, 2024 by olatzsa — Deja un comentario

Artículo original:. Pedemonte S, Tsue T, Mombourquette B, Truong Vu YN, Matthews T, Morales Hoil R, et al. A Semiautonomous Deep Learning System to Reduce False-Positive Findings in Screening Mammography. Radiol Artif Intell. 2024 (April) online . DOI: doi.org/10.1148/ryai.230033 Sociedad:…

Tagged with: Mamografía, Original, R3, R4, RSNA
Publicado en Radiology: Artificial Intelligence, Revistas

Identificación de secuencias de resonancia magnética de cerebro utilizando un modelo de Deep Learning entrenado en estudios multicéntricos de cohortes

Posted on 15 febrero, 2024 by albertoramrezgarcamina — Deja un comentario

Artículo original: Mahmutoglu M, Preetha C, Meredig H, Tonn J, Weller M, Wick W, et al. Deep Learning–based Identification of Brain MRI Sequences Using a Model Trained on Large Multicentric Study Cohorts. Radiology: Artificial Intelligence. 2024 Jan;6(1). DOI: https://doi.org/10.1148/ryai.230095 Sociedad:…

Segmentación miocárdica automatizada de mapeo T1 y T2 conjunto utilizando Inteligencia Artificial

Posted on 17 noviembre, 2023 by CB SERAM — Deja un comentario

Artículo original: Howard JP, Chow K, Chacko L, Fontana M, Cole GD, Kellman P, Xue H. Automated Inline Myocardial Segmentation of Joint T1 and T2 Mapping Using Deep Learning. Radiol Artif Intell. 2022 Nov 9;5(1). DOI: https://doi.org/10.1148/ryai.220050 Sociedad: Radiological Society…

Riesgo de sesgos en los modelos básicos de aprendizaje profundo de las radiografías de tórax

Posted on 15 octubre, 2023 by olatzsa — Deja un comentario

Artículo original: Glocker B, Jones C, Roschewitz M, Winzeck S, et al. Risk of Bias in Chest Radiogaphy Deep Learning Foundation Models. Rad-AI. 2023; 5(6): published online. DOI: https://doi.org/10.1148/ryai.230060  Sociedad: Radiological Society of North America (@RSNA) Palabras clave: deep learning,…

Tagged with: Inteligensia Artificial, Investigación, Original, R1, R2, R3, R4, Radiografía simple, Radiologia Toracica
Publicado en Radiology: Artificial Intelligence

Impacto de los diferentes sistemas de mamografía en el rendimiento de la Inteligencia Artificial en el Screening del cáncer de mama

Posted on 15 julio, 2023 by albertoramrezgarcamina — Deja un comentario

Artículo original: de Vries CF, Colosimo SJ, Staff RT, Dymiter JA, Yearsley J, Dinneen D, et al. Impact of Different Mammography Systems on Artificial Intelligence Performance in Breast Cancer Screening. Radiol Artif Intell [Internet]. 2023 May 1;5(3). DOI: https://doi.org/10.1148/ryai.220146 Sociedad:…

Tagged with: Inteligencia artificial, Mamografía, Original, R3, Radiología de mama
Publicado en Radiology: Artificial Intelligence, Revistas