INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA MEJORAR EL RENDIMIENTO DIAGNÓSTICO DE LA TOMOGRAFÍA COMPUTARIZADA

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA MEJORAR EL RENDIMIENTO DIAGNÓSTICO DE LA TOMOGRAFÍA COMPUTARIZADA

Jaime José, «Para volar se necesitan alas», acrílico sobre tela, 2006
Munich, Alemania: Los autores de este estudio desarrollaron y validaron una red neuronal convolucional tridimensional, como sistema de apoyo basado en inteligencia artificial, que permite diferenciar con precisión el carcinoma de colon de la diverticulitis aguda en las imágenes de tomografía computarizada.

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Fuente científica:
JAMA Network Open
6(1):1-10

Título original
Development and Validation of a Deep Learning Algorithm to Differentiate Colon Carcinoma From Acute Diverticulitis in Computed Tomography Images

Título en castellano
Desarrollo y Validación de un Algoritmo de Aprendizaje Profundo para Diferenciar el Carcinoma de Colon de la Diverticulitis Aguda en Imágenes de Tomografía Computarizada

Palabras clave
tomografía computarizada, inteligencia artificial, aprendizaje profundo, cáncer de colon, diverticulitis aguda

Key Words
computed tomography, artificial intelligence, deep learning, colon cancer, acute diverticulitis

Autores
Ziegelmayer S

Dirigir correspondencia a:
Sebastian Ziegelmayer, Technical University of Munich Institute of Diagnostic and Interventional Radiology, Klinikum rechts der Isar, Munich, Alemania

Institución
Technical University of Munich

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