Artículo original: Nazario-Johnson L, Zaki HA, Tung GA. Use of Large Language Models to Predict Neuroimaging. J Am Coll Radiol. 2023 Oct;20(10):1004-1009. doi: 10.1016/j.jacr.2023.06.008. Epub 2023 Jul 8. PMID: 37423349. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jacr.2023.06.008 Sociedad: Journal of American College of Radiology (@JACRJournal)…
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Uso de los grandes modelos de lenguaje para predecir en neuroimagen
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Seguridad del paciente en Resonancia Magnética
Artículo original: P. Fraga Rivas , J. de Miguel Criado, L. García del Salto Lorente, L. Gutiérrez Velasco y P. Quintana Valcarcel. Seguridad del paciente en Resonancia Magnética: Actualización. Radiología ESP, 2023; Volumen 65:447-57. DOI: 10.1016/j.rx.2023.01.013 Sociedad: Sociedad Española de…
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Nuevo método para realizar biopsias de quistes óseos aneurismáticos en niños
Artículo original: Gaballah M, Worede F, Alexander C, Arkader A, Cahill AM, Acord MR. Novel method to biopsy aneurysmal bone cysts in children. Skeletal Radiol. 2023 Dec;52(12):2479-2486. DOI: https://doi.org/10.1007/s00256-023-04360-1 Palabras clave: Aneurysmal bone cysts, biopsia, endomyocardial forceps. Abreviaturas y acrónimos…
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…
TC de baja dosis con reconstrucción por inteligencia artificial para craneosinostosis con dosis de radiación similares a una radiografía de cráneo: un estudio piloto
Artículo original: Ultra‐low‐dose computed tomography with deep learning reconstruction for craniosynostosis at radiation doses comparable to skull radiographs: a pilot study. Lyoo Y, Choi YH, Lee SB, Lee S, Cho YJ, Hoon J, Kim SK, Cheon JE. Pediatric Radiology (2023)…
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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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Evaluación ecográfica con contraste de la respuesta del carcinoma hepatocelular a la quimioembolización: Un ensayo prospectivo multicéntrico
Artículo original: Savsani, E., Shaw, C. M., Forsberg, F., Wessner, C. E., Lyshchik, A., O’Kane, P., Liu, J.-B., Balasubramanya, R., Roth, C. G., Naringrekar, H., Keith, S. W., Tan, A., Anton, K., Bradigan, K., Civan, J., Schultz, S., Shamimi-Noori, S.,…
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Asociación del signo del realce intravascular en 3D–T1W TSE con colateralidad en accidentes cerebro vasculares de la arteria cerebral media
Artículo original: Ouyang F, Wang B, Wu Q, Yu N, Liu J, Li L, Xu Z, Lv L, Zeng X. Association of intravascular enhancement sign on 3D-T1W TSE with collateral status in middle cerebral artery occlusion stroke. Magn Reson Imaging.…
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Parámetros derivados de imágenes por resonancia magnética para predecir la respuesta al Regorafenib en el glioblastoma recurrente
Artículo original: Martucci, M., Ferranti, A.M., Schimperna, F. et al. Magnetic resonance imaging-derived parameters to predict response to regorafenib in recurrent glioblastoma. Neuroradiology 65, 1439–1445 (2023). DOI: https://doi.org/10.1007/s00234-023-03169-y Sociedad: European Society of Neuroradiology (@JNeurorradiology) Palabras clave: Recurrent glioblastoma, Regorafenib, Imaging biomarkers, DSC-PWI, CBV. …
Mejora en el manejo de la sospecha del síndrome aórtico agudo en urgencias mediante un algoritmo clínico y el estudio de factores predictivos
Artículo original: Lumbreras-Fernández, B., Bártulos, A. V., Fernández-Félix, B. M. et al (2023). Mejora en el manejo de la sospecha del síndrome aórtico agudo en urgencias mediante un algoritmo clínico y el estudio de factores predictivos. Radiología, 65(5), 423-430. DOI:…
