Artículo original: Goel A, Shih G, Riyahi S, Jeph S, Dev H, Hu R, Romano D, Teichman K, Blumenfeld JD, Barash I, Chicos I, Rennert H, Prince MR. Deployed Deep Learning Kidney Segmentation for Polycystic Kidney Disease MRI. Radiol Artif…
Archivos del blog
Implementación de modelos de Deep Learning de segmentación renal en la resonancia magnética para la enfermedad renal poliquística
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Publicado en Radiology: Artificial Intelligence
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Cómo la inteligencia artificial podría llegar a mejorar la interpretación radiológica del tromboembolismo pulmonar
Artículo original: Cheikh AB, Gorincour G, Nivet H, May J, Seux M et al. How artificial intelligence improves radiological interpretation in suspected pulmonary embolism. Eur Radiol. 2022; 32(9):5831-5842. DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-022-08645-2 Sociedad: European Society of Radiology (ESR) (@myESR) Palabras clave: Pulmonary…
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Detección del realce de contraste intravenoso en TC mediante deep learning
Artículo original: Ye Z, Qian JM, Hosny A, Zeleznik R, Plana D, Likitlersuang J, Zhang Z, Mak RH, Aerts HJWL, Kann BH. Deep Learning-based Detection of Intravenous Contrast Enhancement on CT Scans. Radiol Artif Intell. 2022;4(3) DOI: https://doi.org/10.1148/ryai.210285 Sociedad: Radiological…
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Publicado en Radiology: Artificial Intelligence
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Manual sobre los principios del aprendizaje automático para radiólogos
Artículo original: Lee M, Elsayed M, Chopra S, Lui Y. A No-Math Primer on the Principles of Machine Learning for Radiologists. Semin Ultrasound CT MRI. 2022;43(2):133-41. DOI: https://doi.org/10.1053/j.sult.2022.02.002 Sociedad: N/A Palabras clave: N/A Abreviaturas y acrónimos utilizados: DL (Deep Learning),…
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Publicado en Seminars in Ultrasound CT and MR
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Inteligencia Artificial: Voluntad de los Radiólogos y Técnicos de Integrarlo en su Práctica Diaria
Artículo Original: Abuzaid M, Elshami W, Tekin H, Issa B. Assessment of the Willingness of Radiologists and Radiographers to Accept the Integration of Artificial Intelligence Into Radiology Practice. Acad Radiol. 2022; 29(1): 87-94. DOI: 10.1016/j.acra.2020.09.014 Sociedad: Academic Radiology (@AcadRadiol) Palabras…
Avances en el estudio de las placas ateromatosas mediante angiotomografía computarizada y aplicaciones de la IA
Artículo original: Cau R, Flanders A, Mannelli L, Politi C, Faa G, Suri J et al. Artificial intelligence in computed tomography plaque characterization: A review. European Journal of Radiology. 2021;140:109767. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2021.109767 Sociedad: N/A Palabras clave: artificial intelligence, atherosclerosis, computed…
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Aprendizaje continuo de inteligencia artificial en radiología: implementación, principios y aplicaciones tempranas
Artículo original Oleg S. Pianykh, PhD, Georg Langs, PhD, Marc Dewey, MD, Dieter R. Enzmann, MD Christian J. Herold, MD, Stefan O. Schoenberg, MD, James A. Brink, MD. Radiology 2020; 00:1–9 DOI: doi.org/10.1148/radiol.2020200038 Sociedad: Radiological Society of North America Palabras…
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Primeras aplicaciones de la inteligencia artificial en la radiología de urgencias: triaje, pero no diagnóstico
Artículo original: Weisberg EM, Chu LC, Fishman EK. The first use of artificial intelligence (AI) in the ER: triage not diagnosis. Emerg Radiol. 2020;27(4):361-6. DOI: https://doi.org/10.1007/s10140-020-01773-6 Sociedad: American Society of Emergency Radiology (@ASER_ERad) Palabras clave: artificial intelligence (AI), intracranial bleed,…
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¿Puede la inteligencia artificial superar al residente? Comparativa entre una red neuronal profunda y residentes de primer año de radiología para identificar neumotórax
Artículo original: Yi PH, Kim TK, Yu AC, Bennett B, Eng J, Lin CT. Can AI outperform a junior resident? Comparison of deep neural network to first-year radiology residents for identification of pneumothorax. Emerg Radiol. 2020;27(4):367-75. DOI: https://doi.org/10.1007/s10140-020-01767-4 Sociedad: American…
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Cómo integrar la Inteligencia Artificial en la radiología clínica: retos y recomendaciones
Artículo original: Recht M, Dewey M, Dreyer K, Langlotz C, Niessen W, Prainsack B et al. Integrating artificial intelligence into the clinical practice of radiology: challenges and recommendations. European Radiology. 2020;30(6):3576-3584. DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-020-06672-5 Sociedad: European Society of Radiology (@myESR) Palabras…
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