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Este estudio demuestra que el uso del marco 3D nnU-Net para segmentar automáticamente tumores de cabeza y cuello exclusivamente en imágenes de CT es una solución rentable y escalable que mejora la precisión de la planificación de radioterapia, especialmente al incorporar datos adicionales de un centro clínico local.
Este estudio prospectivo demuestra que la elastografía armónica temporal por ultrasonido multiparamétrica puede diferenciar eficazmente las lesiones hepáticas malignas de las benignas, especialmente en tumores grandes, mediante la cuantificación combinada de la heterogeneidad de rigidez tumoral y la viscosidad del hábitat circundante.
Este artículo presenta un marco estadístico basado en proyecciones que estima de manera eficiente y práctica el sesgo inducido por el ruido en la tomografía computarizada espectral, logrando una precisión comparable a las simulaciones de Monte Carlo pero con un tiempo de ejecución 200 veces menor, lo que permite la optimización rápida de los parámetros de adquisición.
Este estudio exploratorio demuestra que la imagen fotoacústica es una técnica no invasiva prometedora para identificar biomarcadores de miopatía mitocondrial mediante la detección de diferencias significativas en los contenidos de agua, lípidos y hemoglobina en el músculo bíceps de pacientes con la mutación m.3243A>G en comparación con voluntarios sanos.
Este estudio retrospectivo con validación externa internacional demuestra que el modelo de aprendizaje profundo DeepMS, al integrar características de la sustancia blanca normal-appearing junto con las lesiones en resonancia magnética de rutina, supera a los criterios diagnósticos actuales de esclerosis múltiple y ofrece una herramienta precisa para casos ambiguos.
Este estudio demuestra que la desconexión funcional aumentada dentro de las redes de sustancia blanca en el trastorno del espectro autista se correlaciona significativamente con la gravedad de los síntomas clínicos, ofreciendo nuevos conocimientos sobre los sustratos neurales de las déficits sociales.
Este estudio demuestra que un modelo de segmentación automática basado en aprendizaje por transferencia con nnU-Net, entrenado en datos de TOF-MRA y ajustado en imágenes de 4D Flow MRI, supera a otros métodos existentes al lograr una alta precisión anatómica y una cuantificación hemodinámica fiable de las arterias intracraneales, validando así que la exactitud de la segmentación es crucial para los resultados hemodinámicos.
Este estudio establece rangos de referencia específicos por edad y sexo para la estructura y función cardíaca en Alemania, derivados del análisis de imágenes de resonancia magnética cardiovascular de una gran cohorte nacional sana, proporcionando un marco normativo esencial para la interpretación clínica y la investigación futura.
Este estudio propone un marco de difusión condicional optimizado para recursos que genera imágenes de PET sintéticas a partir de tomografías computarizadas, permitiendo un cribado oncológico equitativo en entornos rurales mediante la preservación de biomarcadores metabólicos y la adaptación a condiciones de hardware limitadas.
Este estudio prospectivo de fase R-IDEAL 0-2a demuestra que la secuencia Dixon de 6 puntos ofrece la mejor precisión, concordancia y reproducibilidad para la cuantificación de PDFF y R2* en simuladores de RM y equipos MR-Linac de 1.5T y 3T, superando a las versiones de 2 y 3 puntos y validando su uso para la caracterización cuantitativa de la médula ósea en oncología radioterápica.
Este estudio confirma la viabilidad técnica de la técnica 3D-QALAS en un MR-Linac de 1.5T, demostrando su capacidad para generar mapas cuantitativos de T1, T2 y PD con resolución isotrópica de 1 mm en el cerebro en solo siete minutos, lo que abre nuevas oportunidades para integrar biomarcadores de relajometría en la radioterapia adaptativa.
Los investigadores desarrollaron y validaron clínicamente el primer sistema de localización acústica de haces de radiación ionizante (iRABL) que permite el seguimiento en tiempo real y el mapeo de la dosis de protones con resolución subdifractiva durante la terapia de haz de protones, superando las limitaciones actuales de incertidumbre en el alcance y avanzando hacia una "cirugía de protones" guiada por imágenes.
Este estudio multicéntrico demuestra que reducir la profundidad de bits de las radiografías de tórax de 16 a 8 bits no afecta significativamente el rendimiento de los modelos de aprendizaje profundo para tareas de clasificación, lo que permite un almacenamiento y procesamiento de datos más eficientes sin comprometer la precisión.
Este estudio demuestra que el uso de incrustaciones de memoria basadas en máscaras extraídas de un modelo de segmentación fundamental, combinadas con datos clínicos mediante fusión tardía, mejora significativamente la estratificación del riesgo de supervivencia libre de progresión en pacientes con mieloma múltiple en comparación con los enfoques basados únicamente en radiómica o datos clínicos.
Este trabajo propone un pipeline de aprendizaje de fenotipos centrado en lesiones para la ecografía mamaria que, mediante la agrupación de latentes de segmentación y una calibración ligera, descubre fenotipos latentes interpretables y logra una detección de malignidad superior (AUC 0.982) en comparación con la radiómica y las redes neuronales convencionales.
Este estudio demuestra que la activación de los sistemas láser de posicionamiento externo durante las simulaciones de resonancia magnética genera ruido electrónico que degrada significativamente la relación señal-ruido y la uniformidad de la imagen en ciertas bobinas, aunque no afecta sustancialmente los valores cuantitativos derivados de las secuencias clínicas.
Este estudio prospectivo demuestra que la elastografía por resonancia magnética, específicamente mediante métricas de viscoelasticidad normalizadas respecto a la sustancia blanca normal y mapas de inestabilidad perilesional, puede distinguir mecánicamente la necrosis por radiación (más rígida y disipativa) de las metástasis cerebrales recurrentes, superando las limitaciones de la resonancia magnética convencional.
Este estudio integra resonancia magnética estructural y transcriptómica para identificar dos subtipos de envejecimiento cortical distintos, uno normativo vinculado a genes metabólicos e inmunitarios y otro compensatorio asociado a genes de reparación y respuesta al estrés, proporcionando así marcadores biológicos para diferenciar el declive natural de la adaptación en el envejecimiento cerebral.
Este estudio, que analiza datos de resonancia magnética clínica de 4.836 individuos en Dinamarca, revela que las personas con trastornos mentales presentan cambios neuroanatómicos compartidos, como volúmenes cerebrales más pequeños y un cortex más delgado, demostrando así el potencial de los datos de MRI clínicos a gran escala para la estratificación de pacientes y el seguimiento de la progresión de la enfermedad en entornos del mundo real.
Este artículo presenta un sistema de asistencia inteligente basado en aprendizaje por refuerzo tipo Actor-Critic y redes neuronales profundas que automatiza la navegación de sondas de ultrasonido portátil y el diagnóstico de la arteria carótida y la tiroides, logrando una precisión comparable a la de expertos y reduciendo la dependencia del operador.