Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

Please note that the MedImaging website is also available in a complete English version
Presenta Sitios para socios Información LinkXpress
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
Parker Laboratories

Deascargar La Aplicación Móvil




Eventos

ATENCIÓN: Debido a la EPIDEMIA DE CORONAVIRUS, ciertos eventos están siendo reprogramados para una fecha posterior o cancelados por completo. Verifique con el organizador del evento o el sitio web antes de planificar cualquier evento próximo.
15 nov 2021 - 18 nov 2021

Aprendizaje profundo detecta filtros IVC pasados por alto en los exámenes de rayos X

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 16 Jun 2021
Print article
Imagen: Un nuevo algoritmo de IA puede encontrar filtros IVC que pasan desapercibidos (Fotografía cortesía de Shutterstock)
Imagen: Un nuevo algoritmo de IA puede encontrar filtros IVC que pasan desapercibidos (Fotografía cortesía de Shutterstock)
De acuerdo con un estudio nuevo, se puede utilizar un algoritmo de inteligencia artificial (IA) para identificar filtros de vena cava inferior (IVC) olvidados en exámenes de radiografía.

Desarrollado en la Universidad de California, San Francisco (UCSF, EUA), el nuevo algoritmo fue entrenado y probado en 5.225 radiografías abdominales de la UCSF, incluidas 1.580 que contenían un filtro IVC. De estos, el 70% se utilizó para entrenamiento, el 15% para validación y otro 15% para pruebas. El algoritmo se probó posteriormente en un conjunto de datos externo que incluía 1.424 exámenes de rayos X abdominales (incluidos 573 con un filtro IVC) de la Universidad de California, Irvine (UCI; EUA).

Después de analizar los errores del algoritmo, los investigadores observaron que las fallas falsas negativas incluían casos en los que gran parte del filtro IVC estaba oscurecido por bario en el colon, así como en los casos en que había muy bajo contraste entre el filtro y el fondo debido a técnica radiográfica y habitus corporal. Otros falsos negativos incluyeron filtros que se superpusieron sobre un fondo ajetreado, como las articulaciones facetarias y las grapas de la piel. Pero en general, el algoritmo arrojó un alto rendimiento tanto en los equipos de prueba internos como externos. El estudio se presentó en el congreso anual de la Sociedad de Informática en Imagenología en Medicina (SIIM), que se llevó a cabo en línea durante mayo de 2021.

“Muchos filtros se colocan en situaciones de trauma, donde es común que a un paciente le coloquen el filtro en un hospital diferente o en un sistema de salud diferente del que recibe su atención continua”, dijo el presentador del estudio, John Mongan, PhD. “Existe la oportunidad de mejorar la salud del paciente aumentando la cantidad de estos filtros que se recuperan. Nuestra red de detección de objetos produce una detección altamente exacta de filtros IVC con una excelente capacidad de transferencia a otras instituciones diferentes a donde fue capacitada”.

Desde la invención del filtro IVC percutáneo permanente en 1973 y el filtro IVC recuperable en la década de 1990, su uso se ha convertido en una parte estándar del tratamiento para pacientes seleccionados con trombosis venosa aguda de las extremidades inferiores que no pueden recibir anticoagulación. Por lo tanto, frecuentemente se coloca un filtro IVC en pacientes traumatizados debido al alto riesgo de TEV asociado con lesiones traumáticas y los riesgos de anticoagulación en esta población. En los últimos años, la Administración de Medicamentos y Alimentos de los Estados Unidos (FDA) expresó su preocupación por la seguridad de los filtros IVC y algunos estudios han indicado una disminución temporal en el uso de esta tecnología.

Enlace relacionado:
Universidad de California, San Francisco


Print article
CIRS
Radcal

Canales

TI en Imaginología

ver canal
Imagen: Cómo funciona el manejo de imágenes médicas de Nucleus.io (Fotografía cortesía de NucleusHealth)

Plataforma para el manejo de imágenes agiliza los planes de tratamiento

Un conjunto de soluciones de software del ecosistema de imágenes proporciona accesibilidad segura a las imágenes médicas, mejorando los flujos de trabajo y la atención a los pacientes. La plataforma... Más

Industria

ver canal
Imagen: AI-Rad Companion Chest CT genera automáticamente informes estandarizados, reproducibles y cuantitativos en formato DICOM SC (Fotografía cortesía de Siemens Healthineers).

Software para la TC de tórax basada en IA de Siemens Healthineers recibe aprobación de la FDA de los EUA

La Administración de Medicamentos y Alimentos de los Estados Unidos (FDA) aprobó tres módulos de AI-Rad Companion Chest CT, un asistente de software inteligente de Siemens Healthineers (Erlangen, Alemania)... Más
Copyright © 2000-2021 Globetech Media. All rights reserved.