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.

La brecha en la imagenología: una escasez potencialmente mortal de imágenes diagnósticas
En las últimas décadas, la demanda de imágenes médicas ha aumentado enormemente, junto con las mejoras en el campo.


Cátodos calientes, cátodos fríos
Los rayos X se descubrieron hace más de 125 años. El padre de los rayos X fue Wilhelm Conrad Röntgen, un físico alemán que presentó su artículo «Über eine neue Art von Strahlen» («Acerca de un nuevo tipo de rayos») ante la Sociedad de Medicina Física de Wurzburgo en diciembre de 1895.


La fuente Nanox en fluoroscopia pulsada
Uno de los principios esenciales en el trabajo del tecnólogo de rayos X es el principio ALARA. ALARA es un acrónimo de «As Low As Reasonably Achievable» («tan bajo como sea razonablemente alcanzable»).


Los programas de detección de cáncer de pulmón pueden lograr un mayor beneficio clínico al aprovechar la herramienta de medición de calcio coronario Nanox.AI

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)


En la población del estudio, la herramienta NanoxAI Bone ayudó a detectar más pacientes con riesgo de osteoporosis en comparación con el estándar de atención (FRAX)
Los métodos para identificar a pacientes con alto riesgo de fracturas osteoporóticas, incluyendo la absorciometría dual de rayos X (DXA)1,2 y los predictores de riesgo como la herramienta de evaluación de riesgo de fractura (FRAX)3-6, están subutilizados.

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)1,2 y los predictores de riesgo como la herramienta de evaluación de riesgo de fractura (FRAX)3,4,5,6, están subutilizados. Evaluamos la viabilidad de una evaluación automática y oportunista del riesgo de fractura basada en tomografías computarizadas (TC) rutinarias de abdomen o tórax.

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.

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.

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.

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.


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.
