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ALGORITMOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO PARA LA DETECCIÓN DEL CÁNCER DE MAMA
Radiology 313(2):1-10
Difundido en siicsalud: 26 nov 2024

INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA MEJORAR EL RENDIMIENTO DIAGNÓSTICO DE LA TOMOGRAFÍA COMPUTARIZADA

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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