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.
30 ene 2023 - 02 feb 2023

TI-RADS con algoritmo de aprendizaje profundo guía el diagnóstico de nódulos tiroideos pediátricos en ultrasonido

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 25 Oct 2022
Print article
Imagen: ACR TI-RADS y un algoritmo de aprendizaje profundo también pueden guiar las decisiones para realizar aspiración de aguja fina (Fotografía cortesía de Pexels)
Imagen: ACR TI-RADS y un algoritmo de aprendizaje profundo también pueden guiar las decisiones para realizar aspiración de aguja fina (Fotografía cortesía de Pexels)

ACR TI-RADS y un algoritmo de aprendizaje profundo entrenado en poblaciones adultas ofrecen estrategias alternativas para evaluar los nódulos tiroideos en niños y adultos jóvenes, incluida la orientación de las decisiones para realizar una aspiración con aguja fina.

En un nuevo estudio, investigadores de la Universidad de Duke (Durham, NC, EUA) evaluaron a 139 pacientes (119 mujeres, 20 hombres) de ≤21 años de edad con un nódulo tiroideo en ultrasonido con resultados patológicos definitivos de aspiración con aguja fina y/o escisión quirúrgica. Luego se extrajeron imágenes únicas transversales y longitudinales de un nódulo por paciente. Tres radiólogos caracterizaron de forma independiente los nódulos en función de la impresión general (benignos frente a malignos) y ACR TI-RADS. Un algoritmo de aprendizaje profundo desarrollado previamente determinó la probabilidad de malignidad de cada nódulo, que se utilizó para derivar un nivel de riesgo. En última instancia, para evaluar los nódulos tiroideos mediante ecografía en niños y adultos jóvenes, las impresiones generales de los radiólogos, que representan el enfoque clínico estándar actual, tuvieron una sensibilidad media del 58,3 % y una especificidad media del 79,9 %; ACR TI-RADS tuvo una sensibilidad media del 85,1 % y una especificidad media del 50,6 %, y un algoritmo de aprendizaje profundo tuvo una sensibilidad del 87,5 % y una especificidad del 36,1 %.

"Tanto ACR TI-RADS como el algoritmo de aprendizaje profundo tenían una mayor sensibilidad, aunque una menor especificidad, en comparación con las impresiones generales de los radiólogos", escribió el coautor Jichen Yang, BSE, del departamento de ingeniería eléctrica e informática de la Universidad de Duke. Agregando que el algoritmo tenía una sensibilidad similar, pero una especificidad más baja que ACR TI-RADS, "la concordancia entre observadores fue mayor para ACR TI-RADS que para las impresiones generales", señaló Yang.

"Dada la mayor prioridad de la sensibilidad al evaluar los nódulos tiroideos en niños, en comparación con los adultos, los hallazgos respaldan la exploración continua en niños de ACR TI-RADS y del algoritmo de aprendizaje profundo", concluyó Yang.

Enlaces relacionados:
Universidad de Duke

Proveedor de oro
SBRT Phantom with Removable Spine
E2E SBRT Phantom with Removable Spine Model 036S-CVXX-xx
New
Hand-Held Bidirectional Vascular Doppler
Bidop 7
New
High Frequency X-Ray Generator
SHFR
New
Ultrasound System
MyLab X1

Print article
CIRS -  MIRION
Radcal

Canales

Radiografía

ver canal
Los investigadores usaron IA para clasificar a los pacientes con dolor en el pecho (Fotografía cortesía de Pexels)

Primer modelo de IA de aprendizaje profundo clasifica pacientes con dolor torácico mediante rayos X

El síndrome de dolor torácico agudo puede implicar opresión, ardor u otras molestias en el pecho o un dolor intenso que se extiende a la espalda, el cuello, los hombros, los brazos... Más

RM

ver canal
IA reconstruye los datos faltantes de las exploraciones rápidas de resonancia magnética (Fotografía cortesía de NYU Langone)

Resonancia magnética acelerada con reconstrucción de imágenes por IA reduce casi a la mitad los tiempos de escaneo (MI-MRI)

Según un nuevo estudio, la inteligencia artificial (IA) puede reconstruir imágenes de resonancia magnética (IRM) rápidas y de muestreo grueso en imágenes de alta calidad... Más

Medicina Nuclear

ver canal
Imagen: El seguimiento del tratamiento con radiación en tiempo real promete una terapia contra el cáncer más segura y efectiva (Fotografía cortesía de Pexels)

Imágenes en 3D en tiempo real brindan visión única de los rayos X que golpean el interior del cuerpo durante la radioterapia

La radiación se usa en el tratamiento de cientos de miles de pacientes con cáncer cada año, bombardeando un área del cuerpo con ondas y partículas de alta energía,... Más

TI en Imaginología

ver canal
Imagen: La nueva Medical Imaging Suite hace que los datos de imágenes de atención médica sean más accesibles, interoperables y útiles (Fotografía cortesía de Google Cloud)

Nueva suite de imágenes médicas de Google Cloud hace los datos de imágenes médicas más accesibles

Las imágenes médicas son una herramienta fundamental que se utiliza para diagnosticar a los pacientes, y cada año se escanean miles de millones de imágenes médicas en... Más
Copyright © 2000-2023 Globetech Media. All rights reserved.