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

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    • Artefactos de tomografía computarizada como limitante diagnostica y evaluación de uso de redes neuronales para su detección 

      Hidalgo Hidalgo, Adriana Danitza; Castelblanco Hernández, María Fernanda; Bohórquez Arrieta, María Paula; Guevara Pérez, Sharik Camila; Echeverri Jara, Yuli Tatiana (2026-02-07)
      La presente investigación surge a partir de un problema clínico identificado en la práctica radiológica: la presencia de artefactos en imágenes de Tomografía Computarizada (TC), que comprometen la calidad diagnóstica. Estos artefactos, generados principalmente por movimientos involuntarios del paciente durante la adquisición o por limitaciones del software del equipo, actúan como ruido visual que puede ocultar ...

    • Detección y corrección de artefactos en tomografía Computarizada, resonancia magnética y ecografía 

      Caicedo Bolaños, Ana Marcela; Avella Guachavez, Angie Paola; Iles Miticanoy, Jizeth Viviana; Cardenas Insuasti, Brhayann Daniel; Lopez Burbano, Edwin Manuel (2024-02-21)
      El presente proyecto de investigación parte de la problemática planteada sobre cómo interfieren los artefactos en la lectura de las imágenes diagnósticas, con el objetivo de Identificar y corregir los artefactos por movimiento, presencia de cuerpos extraños y endurecimiento del haz de rayos X en Tomografía Computarizada; artefacto de solapamiento, movimiento y cremallera en Resonancia Magnética y artefacto ...

    • Implementación de redes neuronales para detectar y corregir artefactos en imágenes de tomografía computarizada: retos y oportunidades 

      Vargas Martínez, Claudia Helena; Laitón Amado, Laura Nataly; Castiblanco Chacón, Michael Daniel; Guerrero Diaz, Nilsa Luzdari (2025-05-13)
      Los artefactos y artificios son elementos claves que pueden afectar negativamente la calidad de las imágenes de tomografía computarizada (TC), estos incluyen todo tipo de degradación la cual puede ser causada por diversos factores como movimientos del paciente, materiales metálicos, borrosidad, imágenes fantasmas, deformación de las estructuras internas y distorsión de la imagen, generando diagnósticos erróneos. Por ...

    • Reconstrucción inteligente en TC: eficiencia de CNN-MAR, AICE DLR y truefidelity en la eliminación de artefactos 

      Méndez Gómez, Andrea Yosberly; Tarazona Lizcano, Ángel Ramon; Medina Duque, José Gregorio; Rodríguez Cañas, Laura Daniela; Villalba Suarez, Sergio Carmelo (2025-05-13)
      Esta investigación analiza la utilidad de las redes neuronales convolucionales (CNN) en la detección y corrección de artefactos en imágenes de tomografía computarizada (TC), evaluando su impacto en la calidad diagnóstica. Se realizó una revisión de la literatura científica publicada entre 2014 y 2024 en bases de datos como PubMed, Scopus e IEEE Xplore, priorizando estudios con evidencia empírica sobre algoritmos de ...