Artículo original: Singh SB, Sarrami AH, Gatidis S, Varniab ZS, Chaudhari A, Daldrup-Link HE. Applications of Artificial Intelligence for Pediatric Cancer Imaging. AJR Am J Roentgenol. 2024 Aug;223(2):e2431076. DOI: 10.2214/AJR.24.31076. Palabras clave: artificial intelligence, cancer, machine learning, pediatrics, radiology. Abreviaturas…
Archivos del blog
Aplicaciones de la Inteligencia Artificial para la Imagen del cáncer pediátrico
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Publicado en American Journal of Roentgenology
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Identificación de secuencias de resonancia magnética de cerebro utilizando un modelo de Deep Learning entrenado en estudios multicéntricos de cohortes
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:…
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Publicado en Radiology: Artificial Intelligence
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Segmentación miocárdica automatizada de mapeo T1 y T2 conjunto utilizando Inteligencia Artificial
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…
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Publicado en Radiology: Artificial Intelligence, Revistas
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Impacto de los diferentes sistemas de mamografía en el rendimiento de la Inteligencia Artificial en el Screening del cáncer de mama
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:…
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¿Es útil el modelo combinado radiómico-clínico para distinguir entre el cáncer de páncreas y la pancreatitis crónica con formación de masas?
Artículo original: Qu W, Zhou Z, Yuan G, Li S, Li J, Chu Q, Zhang Q, Xie Q, Li Z, Kamel IR. Is the radiomics-clinical combined model helpful in distinguishing between pancreatic cancer and mass-forming pancreatitis? Eur J Radiol. 2023…
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Publicado en European Journal of Radiology, Revistas
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Implementación de modelos de Deep Learning de segmentación renal en la resonancia magnética para la enfermedad renal poliquística
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…
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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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Publicado en European Radiology
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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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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…
