radiology and imaging artículos

La radiología y la imagen médica son los ojos de la medicina moderna, permitiéndole a los profesionales ver dentro del cuerpo humano sin necesidad de cirugías invasivas. Este campo abarca desde las tradicionales radiografías hasta tecnologías avanzadas como la resonancia magnética y la tomografía computarizada, ofreciendo diagnósticos más rápidos y precisos que salvan vidas cada día.

En Gist.Science, nos aseguramos de que estos avances lleguen a todos. Procesamos cada nuevo prepublicación en esta categoría proveniente de medRxiv, transformando investigaciones complejas en resúmenes técnicos detallados y explicaciones en lenguaje sencillo. Nuestro objetivo es que tanto expertos como curiosos puedan entender los últimos descubrimientos sin barreras de jerga científica.

A continuación, encontrará la selección más reciente de estudios en radiología e imagen, listos para ser explorados con nuestra nueva perspectiva accesible.

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Report-Guided Semi-Supervised Learning for Scalable Prostate Cancer Detection on Biparametric MRI: Multicenter Prospective Validation and Multimodal Integration

Este estudio prospectivo multicéntrico valida un marco de aprendizaje semisupervisado guiado por informes con un modelo de profesor basado únicamente en lesiones (RG-SSL-LOC) para la RM biparamétrica, demostrando una segmentación de lesiones superior y una detección robusta a nivel de caso de cáncer de próstata clínicamente significativo que mejora significativamente el diagnóstico multimodal y reduce las biopsias innecesarias en comparación con los métodos existentes.

Calado, A., de Almeida, J. G., Verde, A. S. C., Tsiknakis, M., Marias, K., Regge, D., Papanikolaou, N., ProCAncer-I Cons (…)2026-08-07

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RCC-AID: Renal Cell Carcinoma AI Dataset for Medical Imaging Research

Este artículo presenta RCC-AID, un conjunto de datos de acceso abierto que comprende 129 tomografías computarizadas con contraste expertamente anotadas de 91 pacientes con carcinoma de células renales, diseñado para abordar la escasez de anotaciones públicas de lesiones y fomentar la investigación de IA reproducible en imágenes médicas.

de Boer, S., Häntze, H., Ziegelmayer, S., Russo, T., van Ginneken, B., Prokop, M., Bressem, K. K., Hering, A.2026-08-05

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BioDeformUNet: A Deep Learning Model for Biomechanically Informed Liver Image Registration

BioDeformUNet es un modelo de aprendizaje profundo que logra un registro de imágenes hepáticas biomecánicamente informado y casi en tiempo real con una precisión comparable a los algoritmos biomecánicos tradicionales, ofreciendo al mismo tiempo una aceleración de 34 veces en el tiempo de inferencia para facilitar la evaluación intraprocedimental eficiente de márgenes de ablación mínimos.

Zhang, X., OConnor, C., Castelo, A., Woodland, M., Daoud, B., Paolucci, I., Albuquerque, J., Altaie, M. A., Siddiqi, N. (…)2026-08-05

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The Mammillary Body-Fornix Gate in Long COVID An exploratory structural and diffusion MRI study of tremor-like symptoms, internal vibrations, and neuromuscular fatigue

Este estudio exploratorio de neuroimagen de 122 participantes sugiere que los síntomas graves de COVID persistente, incluyendo sensaciones similares a temblores y fatiga neuromuscular, pueden estar asociados con anomalías estructurales y microestructurales en la interfaz cuerpo mamilar-fornix-hipotálamo y las vías conectadas tronco encefálico-cerebelo, aunque los hallazgos requieren replicación prospectiva para establecer mecanismos causales.

Ziaja, C. P., Young, S. Y., Stark, M. S.-C., Zurek, G., Sedlacik, J., Wright, F. M.2026-08-03

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Robustness of Long Axial Field-of-View PET to Defective Detector Blocks: Impact on Quantitative Accuracy

Este estudio demuestra que la precisión cuantitativa de los sistemas PET de campo de visión axial largo está determinada primordialmente por la distribución espacial de los bloques de detectores defectuosos más que solo por su número, revelando que los defectos dispersos son tolerables en cantidades mayores mientras que los defectos agrupados causan sesgos localizados significativos, apoyando así una reevaluación de los umbrales de control de calidad para equilibrar el tiempo de actividad del sistema con la fiabilidad diagnóstica.

Lan, W., Vrakidis, K. D., Bharkhada, D., Linder, P. M., Yaqub, M. M., la Fougere, C., Boellaard, R., Schmidt, F.2026-07-31

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Dual-Filament 3D Printing of Patient-Specific CT Phantoms with Embedded Implants and Tunable Metal-Artifact Intensity

Este artículo presenta un método de impresión 3D de doble filamento a nivel de vóxel que fabrica fantomas de TC específicos para cada paciente con implantes metálicos embebidos e intensidad de artefacto ajustable, permitiendo la evaluación objetiva de algoritmos de reducción de artefactos metálicos y del rendimiento de la TC espectral.

Pasyar, P., Mei, K., Im, J. Y., Roshkovan, L., Geagan, M., Noël, P. B.2026-07-20

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FreqFuseNet: Resolving Feature-Scale Mismatch in Dual-Frequency Fusion for Thin-Wall Head-and-Neck OAR Segmentation

FreqFuseNet aborda un desajuste crítico de escala de activación de 863 veces en la fusión de características de doble frecuencia al normalizar la rama FcaNet a la escala FFT, permitiendo así una inyección residual estable del 5% que mejora significativamente la precisión de la segmentación de órganos en riesgo de cabeza y cuello de pared delgada, manteniendo al mismo tiempo una arquitectura ligera.

Chen, W.-Y., Wan, S.-Y., Lin, G.-Y.2026-07-13

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Automated Design of Patient-Specific 4D-Printed Phantoms for Quality Assurance of Adaptive Radiotherapy on a 1.5T MR-Linac

Este artículo presenta un flujo de trabajo automatizado de extremo a extremo para la generación de maniquíes multimaterial, impresos en 4D y específicos para cada paciente, que replican la anatomía realista, el movimiento fisiológico y las propiedades de imagen multimodal para permitir el aseguramiento de la calidad independiente de la radioterapia adaptativa en sistemas MR-Linac de 1.5T.

Hamkins, H. M., Tam, K. H., Sobremonte, A., Jogi, S., Koay, E., Hassanzadeh, C., Segars, P., Tyagi, N., Subashi, E.2026-07-13

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Glutamine and NAA dissociate in ALS across somatotopically defined motor regions using 7T MRSI

Mediante el uso de MRSI de todo el cerebro a 7T de alta resolución, este estudio revela que la esclerosis lateral amiotrófica se caracteriza por una disociación metabólica entre la pérdida neuronal selectiva motora y la desregulación glutamatérgica con patrón somatotópico, identificando al Glx/tNAA como un biomarcador sensible y listo para su implementación en ensayos clínicos.

Eftekhari, Z., Tu, S., Ballard, T., Eckstein, K., Strasser, B., Niess, F., Hingerl, L., Bogner, W., Kiernan, M. C., Hend (…)2026-07-13

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Artificial Intelligence-Enabled Detection of Vascular Perfusion Defects on Ventilation/Perfusion (V/Q) Scintigraphy for Pulmonary Embolism

Este estudio demuestra que un modelo de Bottleneck Transformer U-Net (BTU-Net) logra una precisión de nivel humano en la segmentación automática de defectos de perfusión vascular en la gammagrafía de V/Q planar, ofreciendo una solución robusta para estandarizar el diagnóstico de embolia pulmonar y reducir la variabilidad interobservador.

Jabbarpour, A., Moulton, E., Kaviani, S., Zeng, W., Ghassel, S., Akbarian, R., Couture, A., Roy, A., Liu, R., Al-ali, Y. (…)2026-07-08