Ciencias de la Salud - Radiología e Imagen

La investigación revela conocimientos críticos sobre la dinámica cerebral que afectan la progresión del Alzheimer.

Los modelos de fundación mejoran los biomarcadores de imagen, mejorando los resultados de los pacientes en la salud.

Examinando la demografía de los clínicos y su impacto en la segmentación en radioterapia.

Una nueva herramienta puede ayudar a determinar el momento de inicio de un derrame cerebral para un mejor tratamiento.

Un nuevo marco mejora la transparencia y la aceptabilidad clínica en los métodos de auto-segmentación.

Nuevo modelo de deep learning mejora la precisión en la segmentación de tumores en pacientes pediátricos.

Nuevos métodos mejoran la precisión en el diagnóstico del Alzheimer usando resonancias magnéticas y aprendizaje automático.

Un estudio revela cómo los depósitos de hierro se relacionan con los cambios metabólicos en la EM.

Un nuevo método fPET mejora la medición de la actividad cerebral sin necesidad de muestreo de sangre invasivo.

Las resonancias magnéticas avanzadas ayudan a detectar problemas cerebrales en recién nacidos desde el principio.

Una mirada a los nuevos métodos de resonancia magnética para estudiar el metabolismo del cáncer de próstata.

Nuevo software mejora el análisis de resonancias magnéticas para pacientes con epilepsia y esclerosis hipocampal.

Un nuevo método de imagen muestra cómo el corazón usa energía en tiempo real.

Examinando el papel de la fMRI basada en tareas y en estado de reposo en la planificación de cirugía.

Un nuevo método ayuda a los doctores a ver el uso de energía del corazón de forma segura.

El estudio mejora la comprensión de las lesiones de la médula espinal a través de técnicas de medición mejoradas.

Un modelo innovador predice la edad cerebral en niños y jóvenes usando escáneres de MRI.

Un estudio revela un método de imagen mejorado para detectar la hinchazón del corazón.

ChatGPT muestra potencial para ayudar a los radiólogos con diagnósticos de tumores cerebrales a partir de resonancias magnéticas.

Nuevos enfoques para detectar el cáncer colorrectal a tiempo pueden salvar vidas.

La investigación muestra que los radiotrazadores tienen potencial para mejorar las predicciones en el tratamiento del cáncer.

Nuevas pautas buscan proteger a las mujeres durante la detección del cáncer de mama.

GPT-4V muestra potencial para analizar imágenes médicas y mejorar el diagnóstico.

La tecnología de MRI 7T mejora la imagen del cerebro y los resultados del tratamiento en neurocirugía.

Método innovador predice mutaciones BRAF en tumores cerebrales sin cirugía.

Este estudio evalúa el papel de NLP en la resumición de informes de radiología usando modelos de lenguaje avanzados.

Evaluando la efectividad diagnóstica de ChatGPT en condiciones musculoesqueléticas en comparación con radiólogos humanos.

La investigación explora la actividad cerebral relacionada con los movimientos en niños con autismo.

Un estudio muestra que el personal que no hace imágenes puede aprender técnicas eFAST para la evaluación de traumas.

La tecnología de IA puede mejorar el diagnóstico y monitoreo de la enfermedad de Crohn a través del análisis de MRE.

Nuevos métodos mejoran la imagenología cerebral para un mejor diagnóstico y tratamiento.

Este estudio analiza la evaluación de la densidad mamaria usando mamografías de baja dosis.

Una nueva herramienta de IA se compara favorablemente con los métodos tradicionales para medir el tamaño de las cavidades del corazón.

Usar IA en escaneos de CAC podría mejorar la detección temprana de la insuficiencia cardíaca.

La investigación revela avances en la predicción de resultados para pacientes con metástasis cerebral.

Examinando el estado y las barreras para el empoderamiento de las mujeres en Arabia Saudita.

Una mirada a las complejidades de identificar pseudoartrosis después de la cirugía.

El aprendizaje profundo ayuda a medir con precisión tumores cerebrales no cancerosos.

Un estudio revela el mejor momento para hacer imágenes del corazón después de regadenosón para mejorar el diagnóstico.

Un modelo de aprendizaje profundo mejora la detección de fracturas en imágenes de rayos X.