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Aprendizaje profundo y biomarcadores de imagen en el estudio de enfermedades metabólicas y hepáticas a partir de resonancia magnética y tomografía computarizada

Jimenez Pastor, Ana Maria (Universitat Politècnica de València, 2024-02-05)

[ES] El síndrome metabólico se define como un conjunto de trastornos (e.g., niveles elevados de presión arterial, niveles elevados de glucosa en sangre, exceso de grasa abdominal o niveles elevados de colesterol o ...
Desarrollo de una herramienta para la toma automática de medidas en escoliogramas mediante el uso de técnicas de inteligencia artificial

Ferrández Hurtado, Joel (Universitat Politècnica de València, 2024-09-04)

[ES] Un escoliograma se corresponde con una imagen específica de radiografía simple que nos permite visualizar la columna vertebral, con el objetivo de poder detectar ciertas desviaciones o curvaturas que afecten a la ...
Desarrollo de una metodología para la segmentación automática del hígado a partir de imágenes de Resonancia Magnética (RM) mediante técnicas de inteligencia artificial (IA)

Rojo Agustí, Ana (Universitat Politècnica de València, 2018-09-04)

[ES] La incidencia de las enfermedades hepáticas ha aumentado en todo el mundo, siendo su mortalidad y cronicidad sujeto de preocupación general. Sin embargo, en la actualidad, la identificación de estas aún requiere de ...
Diseño de un modelo generativo de imágenes realistas de resonancia magnética cardiaca utilizando modelos de difusión

Urcía Vázquez, Javier (Universitat Politècnica de València, 2024-10-03)

[ES] El número de estudios en el campo médico que utiliza técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo ha aumentado considerablemente en los últimos años. Con el objetivo de aprovechar todo el potencial del ...
Estudio de técnicas de deep learning para una segmentación automática de imágenes de resonancia magnética de metástasis óseas

Souto Pastor, Marina (Universitat Politècnica de València, 2020-04-14)

[EN] Bone metastases are a common complication in some high incidence types of cancer, like prostate or breast cancer. The complications associated with bone metastases include bone pain, fractures and spinal cord ...
Independent Validation of a Deep Learning nnU-Net Tool for Neuroblastoma Detection and Segmentation in MR Images

Veiga-Canuto, Diana; Cerdá-Alberich, Leonor; Jimenez-Pastor, Ana; Carot Sierra, José Miguel; Gomis-Maya, Armando; Sangüesa Nebot, Cinta; Fernandez-Patón, Matías; Martinez de las Heras, Blanca; Taschner-Mandl, Sabine; Düster, Vanessa; Pötschger, Ulrike; Simon, Thorsten; Neri, Emanuele; Alberich-Bayarri, Angel; Cañete, Adela; Hero, Barbara; Ladenstein, Ruth; Martí-Bonmatí, Luis (MDPI AG, 2023-03)

[EN] Tumor segmentation is a key step in oncologic imaging processing. We have recently developed a model to detect and segment neuroblastic tumors on MR images based on deep learning architecture nnU-Net. In this work, ...

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