Want to make creations as awesome as this one?

Transcript

Usos de la IA en la radiología

La inteligencia artificial (IA) es un campo de la informática que se centra en la creación de sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.Estas tareas incluyen el reconocimiento de voz, la toma de decisiones, la traducción de idiomas, y la percepción visual. La IA se divide en dos categorías principales: IA débil, que está diseñada para tareas específicas, e IA fuerte, que aspira a tener capacidades cognitivas generales similares a las de los humanos.

Qué es la inteligencia artificial (IA)?

Una red neuronal artificial es un modelo computacional inspirado en la estructura y funcionamiento del cerebro humano. Está compuesta por unidades llamadas neuronas, organizadas en capas (entrada, ocultas y salida). Estas neuronas están conectadas entre sí mediante pesos que se ajustan durante el proceso de aprendizaje para realizar tareas como la clasificación, la regresión y la detección de patrones en los datos.

¿Qué es una red neuronal artificial?

El aprendizaje automático (machine learning) es una subdisciplina de la IA que se enfoca en el desarrollo de algoritmos que permiten a las máquinas aprender y mejorar a partir de la experiencia. Los principales tipos de aprendizaje automático son: 1. Aprendizaje Supervisado: Los algoritmos aprenden a partir de un conjunto de datos etiquetado. Ejemplo: Clasificación de imágenes. 2. Aprendizaje No Supervisado: Los algoritmos buscan patrones en un conjunto de datos no etiquetado. Ejemplo: Clustering. 3. Aprendizaje por Refuerzo: Los algoritmos aprenden a tomar decisiones mediante prueba y error, recibiendo recompensas o penalizaciones. Ejemplo: Juegos de estrategia.

Aprendizaje automático y Tipos de aprendizaje automático

Las redes neuronales poco profundas son redes con una arquitectura simple que generalmente incluyen una capa de entrada, una capa oculta y una capa de salida. Son adecuadas para tareas simples y problemas con conjuntos de datos limitados, ofreciendo ventajas como menor riesgo de sobreajuste y menores requisitos computacionales.

Redes neuronales poco profundas

1. Redes Neuronales Convolucionales (CNN): Utilizadas principalmente para el procesamiento de datos con estructura en forma de cuadrícula, como imágenes. Las CNNs utilizan capas convolucionales que aplican filtros para extraer características locales de las imágenes. 2. Redes de Codificador-Descodificador: Estas redes son útiles para tareas de generación y traducción de datos. Un codificador transforma la entrada en una representación interna, mientras que un decodificador transforma esta representación en la salida deseada. Ejemplos incluyen la traducción automática y la generación de texto. 3. Redes Generativas Adversarias (GAN): Consisten en dos redes neuronales que compiten entre sí: un generador que crea datos falsos y un discriminador que trata de distinguir entre datos reales y falsos. Se utilizan en la generación de imágenes, vídeos y otros datos sintéticos.

Tipos de redes neuronales profundas

El término convolucion se refiere a una operación matemática utilizada en las redes neuronales convolucionales (CNN). Involucra el desplazamiento de un filtro (o kernel) sobre una matriz de entrada (como una imagen) para producir una matriz de salida que destaca las características importantes de la entrada. Esta operación permite a las CNNs detectar características locales como bordes, texturas y formas.

¿Qué significa el término convolucion?

Una red convolucional es un tipo de red neuronal diseñada específicamente para procesar datos estructurados en forma de cuadrícula, como imágenes. Las redes convolucionales aplican múltiples filtros a la entrada para detectar características locales y luego combinan estas características en capas más profundas para construir representaciones complejas de los datos. Las CNNs son ampliamente utilizadas en tareas de visión por computadora, como la clasificación de imágenes, la detección de objetos y la segmentación de imágenes.

Red convolucional

Usos de la IA en resonancia magnética clínica La IA tiene múltiples aplicaciones en la resonancia magnética (RM) clínica, incluyendo: 1. Diagnóstico Automatizado: La IA puede ayudar a identificar anomalías y patologías en imágenes de RM, mejorando la precisión y la rapidez del diagnóstico. 2. Segmentación de Imágenes: Las redes neuronales pueden segmentar automáticamente estructuras anatómicas y lesiones, facilitando el trabajo de los radiólogos. 3. Reconstrucción de Imágenes: Algoritmos de IA pueden mejorar la calidad de las imágenes de RM y reducir el tiempo de adquisición mediante la reconstrucción de imágenes a partir de datos incompletos o ruidosos. 4. Predicción de Resultados: La IA puede analizar datos de RM para predecir la progresión de enfermedades y la respuesta a tratamientos. 5. Optimización de Protocolos de Imagen: La IA puede optimizar los parámetros de adquisición de imágenes para mejorar la calidad de las mismas y reducir el tiempo de escaneo.

Usos de la IA en resonancia magnética clínica

en las imágenes biomédicas la herramienta de inteligencia artificial se está utilizando para analizar los estudios de tomografías computarizadas, rayos x, resonancia magnética y en otras imágenes, en busca de lesiones u otros hallazgos que en radiología humana podría ser pasada por alto, ha sido muy útil en la detección del cáncer de mama mediante la toma de la mamografía, y en otros tipos de cáncer como el pulmonar y el renal.

aplicación en las imágenes biomédicas

tiene un gran impacto en el rol de nosotros como futuros tecnólogos en radiología e imágenes diagnósticas, porque reduce errores interpretativos y de percepción, nos da pautas de cómo ayudar a mejorar el diagnóstico con imágenes médicas de buena calidad, se analiza un estudio radiológica rápido, como la IA interpreta todo tipo de imagen pude detectar patrones formas y objetos que son difíciles de percibir por el tecnólogo, trae gran impacto porque fortalece el conocimiento científico del tecnólogo con sus análisis tan rápidos alos cuales tenemos acceso antes que un radiólogo emita la lectura, lo cual nos permite explorar e investigar más afondo la relación de las imágenes adquiridas con el posible diagnostico que sugiere el medico solicitante de estudio radiológico.

Impacto que tiene la IA en el rol del tecnólogo en radiología e imágenes diagnosticas

Referencias bibliográficas Sociedad Española de Radiología Médica, Editorial Médica Panamericana. (2016). Manual para Técnico superior en imagen para el diagnóstico y medicina nuclear. https://bibliotecavirtual.unad.edu.co/login?url=https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=edsmep&AN=edsmep.978.8.49.835102.6&lang=es&site=eds-live&scope=siteBarranco, M. & Vargas, F. (2010). Tutorial técnico especialista de radiodiagnóstico. Editorial CEP, S.L. https://elibro-net.bibliotecavirtual.unad.edu.co/es/ereader/unad/50683/MRI Master 2023, MRI Protocol, Planning, Anatomy, Physics, and Artifacts, http://mrimaster.com E-MRI 2021, Interactive learning on magnetic resonance imaging, https://www.imaios.com/en/e-mri