Nuestro Centro de conocimiento
El Centro de conocimiento es un repositorio integral de información dedicado a la industria de la imagenología. Incluye una amplia gama de artículos de expertos, investigaciones de vanguardia y guías prácticas sobre los últimos avances en tecnología de imágenes. Diseñado para profesionales de la salud, este centro de recursos proporciona información valiosa y actualizaciones para ayudarle a mantenerse informado y sobresalir en su campo.
Documentos técnicos Sistema totalmente convolucional basado en aprendizaje profundo para la predicción del puntaje de calcio coronario a partir de tomografías computarizadas de tórax sin contraste
La cantidad de depósitos de calcio en las arterias coronarias es un poderoso predictor de eventos cardiovasculares y mortalidad.
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Documentos técnicos Evaluación de la calcificación de las arterias coronarias en tomografías computarizadas convencionales no sincronizadas mediante la integración de inteligencia artificial
Documentos técnicos Exploración oportunista de calcificaciones de las arterias coronarias en tomografías computarizadas convencionales sin compuerta mediante inteligencia artificial
Resultados presentados en el SCCT 2024
Documentos técnicos La IA potencia la detección temprana de pacientes con EAC para mejorar el cuidado cardíaco
Resultados presentados en el SCCT 2024
Documentos técnicos Optimización de la cardiología preventiva: aprovechamiento de la IA para la detección temprana de la enfermedad coronaria
Resultados presentados en el SCCT 2024
Documentos técnicos La inteligencia artificial en la imagenología médica: visión general de una década de experiencia
Los datos de imágenes médicas han estado a la vanguardia de la innovación en inteligencia artificial aplicada a la medicina, impulsando numerosas aplicaciones clínicas.
Documentos técnicos Uso de algoritmos de aprendizaje automático para revisar tomografías computarizadas y evaluar el riesgo de enfermedad cardiovascular: Análisis retrospectivo del Ensayo Nacional de Detección de Cáncer de Pulmón (National Lung Screening Trial, NLST)
El Estudio Nacional de Exámenes de Pulmón (NLST) demostró que la detección anual con tomografía computarizada de dosis baja en la población de alto riesgo estaba asociada con una reducción de la mortalidad por cáncer de pulmón.
Documentos técnicos Evaluación automatizada y oportunista del riesgo de fractura osteoporótica mediante tomografías computarizadas para abordar la subutilización del FRAX
Los métodos para identificar a pacientes con alto riesgo de fracturas osteoporóticas, incluyendo la absorciometría dual de rayos X (DXA) y los predictores de riesgo como la herramienta de evaluación de riesgo de fractura (FRAX), están subutilizados.
Documentos técnicos PHT-BOT: Sistema basado en aprendizaje profundo para la estratificación automática del riesgo de pacientes con EPOC basado en signos de hipertensión pulmonar
La enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) es una de las principales causas de morbilidad y mortalidad en todo el mundo.
Documentos técnicos Simulación de la absorciometría de rayos X de energía dual en TC mediante cascada de segmentación de aprendizaje profundo
La osteoporosis es una enfermedad subdiagnosticada a pesar de que existen modalidades de detección eficaces. La absorciometría dual de rayos X (DEXA) para detección, aunque recomendada en las guías clínicas, sigue siendo notablemente subutilizada.
Documentos técnicos TextRay: Extracción de informes clínicos para obtener una comprensión amplia de las radiografías de tórax
La radiografía de tórax es, con diferencia, el examen radiológico que se realiza con más frecuencia para la detección y el diagnóstico de muchas enfermedades cardíacas y pulmonares.
Documentos técnicos Clasificación mejorada de hemorragias intracraneales mediante aprendizaje profundo multitarea
La tomografía computarizada de cabeza es una de las pruebas de diagnóstico por imágenes más comúnmente realizadas en el ámbito de los servicios de urgencias, y la hemorragia intracraneal (HIC) es uno de los hallazgos más críticos y urgentes que se detectan en la tomografía computarizada de cabeza.
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