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…
Archivos del blog
Segmentación miocárdica automatizada de mapeo T1 y T2 conjunto utilizando Inteligencia Artificial
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El rendimiento de la radiografía de tórax o la TC de tórax de dosis ultrabaja en sospecha de infección pulmonar sin síntomas respiratorios
Artículo original: Van den Berk IAH, Lejeune EH, Kanglie MMNP, van Engelen TSR, de Monyé W, Bipat S, et al. The yield of chest X-ray or ultra-low-dose chest-CT in emergency department patients suspected of pulmonary infection without respiratory symptoms or…
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Peticiones de TC inadecuadas: ¿cuántas, quién y dónde? Conclusiones del análisis de un sistema de apoyo a la toma de decisiones clínicas
Artículo original: Rosen, S., Singer, C., Vaknin, S. et al. Inappropriate CT examinations: how much, who and where? Insights from a clinical decision support system (CDSS) analysis. Eur Radiol 33, 7796–7804 (2023) DOI: doi.org/10.1007/s00330-023-10136-x Sociedad: European Society of Radiology (@myESR)…
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Predicción del éxito de la biopsia ecoguiada de lesiones hepáticas
Artículo Original: Y. Al Bulushi, C. Cruz-Romero, H. Kavandi, A. Brook, O.R. Brook. Predicting successful ultrasound-guided biopsy of liver lesions. Abdominal Radiology 48, 3498–3505 (2023). DOI: https://doi.org/10.1007/s00261-023-04017-6 Sociedad: Abdominal Radiology (@Abdominal_Rad) Palabras clave: Biopsia hepática, Guía ecográfica, Viabilidad. Abreviaturas y acrónimos utilizados: IRB (Comité de…
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Modelo predictivo de recurrencia en cáncer triple negativo de mama basado en características de la RM
Artículo original: Yu X, Xiang J, Zhang Q, Chen S, Tang W, Li X, et al. Triple-negative breast cancer: predictive model of early recurrence based on MRI features. Clin Radiol [Internet]. 2023;78(11):e798–807 DOI: https://doi.org/10.1016/j.crad.2023.07.008 Sociedad: The Royal College of Radiologistis…
Riesgo de sesgos en los modelos básicos de aprendizaje profundo de las radiografías de tórax
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,…
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Desarrollo de un score para el mieloma múltiple utilizando RM de cuerpo entero
Artículo original: Kim DK, Jung JY, Kim H, Lee S, Lee SY, Lee S, et al. Development of a Semiquantitative Whole-Body MRI Scoring System for Multiple Myeloma. Radiology. 2023 Sep;308(3):e230667. doi: 10.1148/radiol.230667. DOI: 10.1148/radiol.230667 Sociedad: Radiological Society of North America…
Estimación del Core y la Penumbra utilizando la función de entrada arterial con ayuda de una red neuronal convolucional en la perfusión por TC, asociando medidas clínicas
Artículo original: Bal, S.S., Yang, Fp.G., Chi, NF. et al. Core and penumbra estimation using deep learning-based AIF in association with clinical measures in computed tomography perfusion (CTP). Insights Imaging 14, 161 (2023). DOI: https://doi.org/10.1186/s13244-023-01472-z Sociedad: Sociedad Europea de Radiología…
Contenido de agua libre y hierro en la sustancia negra en diferentes etapas de la enfermedad de Parkinson
Artículo original: Chen M, Wang Y, Zhang C, Li J, Li Z, Guan X, et al. Free water and iron content in the substantia nigra at different stages of Parkinson’s disease. Eur J Radiol 2023;167:111030 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2023.111030 Sociedad: N/A Palabras…
Predicción de la malignidad de los micronódulos tiroideos: análisis radiómico basado en dos tipos de imágenes de elastografía por ultrasonido
Artículo original: Zhang XY, Zhang D, Han LZ, Pan YS, Wei Q, Lv WZ, et al. Predicting Malignancy of Thyroid Micronodules: Radiomics Analysis Based on Two Types of Ultrasound Elastography Images. Acad Radiol. 2023 Oct;30(10):2156-2168 DOI:DOI:https://doi.org/10.1016/j.acra.2023.02.001 Sociedad: Association of University…
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