Browsing Diplomado de Profundización en Control de la Calidad en Radiología Digital by Subject "Aprendizaje Automático"

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    • Analizar la capacidad de la inteligencia artificial (IA) & aprendizaje automático en la calidad de las imágenes diagnósticas 

      Páez Hernández, Carmen Cecilia; Chantre Olaya, Diana Carolina; Zuluaga Sánchez, Erika Marcela; Rico Trujillo, Fabián Santiago; Ocampo Londoño, María Fernanda (2025-06-10)
      La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta innovadora con gran potencial en el campo de la imagenología diagnóstica, especialmente en la tomografía. Su integración en estos equipos, mediante algoritmos de aprendizaje automático, ha optimizado parámetros técnicos clave, como la reducción del tiempo de exposición, y ha logrado disminuir el ruido en las imágenes, mejorando así la precisión y la ...

    • IA y Machine Learning para la optimización de parámetros de imagen en radiología: revisión sistemática 

      Gutiérrez Montiel, Diomedes; Cortes Campos, Laura Alexandra; Arango Mojica, Tania Inés; Chacón Mejía, Wilian José; Osorio Guerra, Yulianis De Jesús (2025-12-11)
      El uso de algoritmos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) en la adquisición de imágenes médicas constituye un avance crucial para mejorar los procesos de captura, procesamiento y análisis dentro de la imagenología. Estas tecnologías permiten ajustar de manera automática parámetros técnicos como la resolución espacial, el tiempo de exposición, la dosis de radiación, el contraste y la frecuencia ...

    • Identificar los errores interpretativos y factores técnicos que pueden ser solucionados mediante la implementación de sistemas de inteligencia artificial 

      Andrade Varón, Angie Mariana; Duarte Sandoval, Paula Andrea; Quintero Calderón, Lizeth; Pulido Castillo, Angie Katherin; Vargas González, Andrea Yiseth (2024-05-29)
      Este proyecto de investigación se centra en mejorar la precisión del diagnóstico en imágenes médicas mediante la integración de sistemas de Inteligencia Artificial (IA). Aborda la corrección de errores interpretativos y factores técnicos en radiología. El estudio destaca los desafíos que enfrenta el diagnóstico radiológico, enfatizando los errores y discrepancias comunes que ocurren, lo que lleva a la necesidad de ...

    • Imagen diagnóstica iInteligente: optimización, calidad y dosis 

      Martínez Gómez, Cristian Eduardo; Quintero Cotacio, Yeimy Fernanda; Gómez Pérez, Jhon Derlinson; Leal Moreno, Natalia Stephanie; Medina Flores, Diego Fernando (2026-02-12)
      La optimización de los parámetros de imagen diagnóstica mediante Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML) representa un avance significativo en la reducción de dosis de radiación y la mejora de la calidad diagnóstica en tomografía computarizada (CT). Este estudio, de enfoque cualitativo, se fundamenta en un diseño retrospectivo y comparativo, evaluando la efectividad de algoritmos de Deep Learning ...

    • Inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (AA) para la optimización de parámetros de imagen: análisis bibliográfico 

      Reyes Aparicio, Edgar Leonardo; Villamizar Botello, Erika Johanna; Garcia Pineda, Ingrid Tatiana; Contreras Parada, Jenny Vanessa; Bermúdez Rodríguez, Luis Fernando (2025-12-18)
      La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AA) La IA y el aprendizaje automático han impulsado la automatización y personalización de los parámetros de adquisición en TC y RM, ajustándolos en tiempo real según el estudio y las características del paciente. Esta investigación analiza la eficacia de estos algoritmos para optimizar la calidad diagnóstica y reducir la exposición a radiación, en ...

    • La inteligencia artificial (IA) aplicada en la radiología para la detección temprana de patologías 

      Gallego Piña, Enlly Yurley; Luna Martínez, Jhon Jaiver; Sierra Bedoya, Johan Alexander; Chiquillo Yepes, Rafael Emilio; Cogollo López, Yairis Janeth (2025-12-13)
      En la medicina actual vemos como la radiología es utilizada no solamente para el diagnóstico de diversas enfermedades si no también, para el tratamiento de estas, la incorporación de la IA en esta rama se ha evidenciado su aplicación en la TC incorporando algoritmos de aprendizaje automático y profundo para analizar imágenes médicas, esta aplicación se observa en los sistemas CAD que resaltan automáticamente las regiones ...

    • Optimización de parámetros de imagen basada en IA y aprendizaje automático 

      Vásquez Muñoz, Danny Lorena; Puerta Mesa, Anyi Carolina; Hernández González, Darcy Yurani (2026-02-05)
      La importancia de la radiología en el diagnóstico médico se ha atribuido al descubrimiento de rayos x por Wilhelm Röntgen. A lo largo del tiempo, esta área ha evolucionado desde la radiología tradicional en placas hacia la radiología digital, lo que ha permitido una mejora en la calidad de las imágenes y una optimización de los procesos de atención. Sin embargo, todavía hay retos relacionados con la obtención de estudios ...