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    Contribuciones de la IA (Inteligencia artificial) en la mejora de la calidad de imagen en resonancia magnética (RM)

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    Kveleze.pdf (1.118Mb)
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    Date
    2025-05-27
    Author
    Bolivar Carvajal, Edwin
    Echavarria Ospina, Diego Fernando
    Mesa Torres, María Alejandra
    Osorio Castañeda, Juan Manuel
    Velez Espinosa, Katherine
    Advisor
    Jamaica Guio, Edna Rocío

    Citación

           
    TY - GEN T1 - Contribuciones de la IA (Inteligencia artificial) en la mejora de la calidad de imagen en resonancia magnética (RM) AU - Bolivar Carvajal, Edwin AU - Echavarria Ospina, Diego Fernando AU - Mesa Torres, María Alejandra AU - Osorio Castañeda, Juan Manuel AU - Velez Espinosa, Katherine Y1 - 2025-05-27 UR - https://repository.unad.edu.co/handle/10596/69136 AB - La tecnología de imágenes diagnosticas en Resonancia Magnética (RM) es una herramienta diagnóstica esencial y muy usada en la medicina moderna, especialmente por la capacidad de obtener imágenes detallades de tejidos blandos y diferentes estructuras del cuerpo, esto sin exponer a radiaciones ionizantes al paciente. Sin embargo, existen diversos factoras que a nivel técnico como es el caso del ruido. el movimiento, entre otros pueden afectar y por ende deteriorar la calidad de la imagen, afactando de forma negativa la precisión a entregar en cuanto al diagnostico medico. Por ello, esta investigación busca analizar las contribuciones de los algoritmos basados en inteligencia artificial (IA) en la mejora de la calidad de las imágenes de resonancia magnética (RM). A través de una revisión bibliográfica científica respaldada por fuentes confiables, se identifican avances en el procesamiento de imágenes que permiten reducir el ruido, aumentar la resolución y corregir distorsiones, optimizando así la claridad diagnóstica.Asimismo, se abordarán las implicaciones clínicas, éticas, técnicas y legales derivadas del uso de estas tecnologías, resaltando el potencial de la IA para detectar y clasificar patologías con mayor rapidez y precisión.No obstante, se enfatiza la necesidad de contar con mayor evidencia que respalde el impacto real de estas herramientas en la práctica médica, garantizando su uso responsable ER - @misc{10596_69136, author = {Bolivar Carvajal Edwin and Echavarria Ospina Diego Fernando and Mesa Torres María Alejandra and Osorio Castañeda Juan Manuel and Velez Espinosa Katherine}, title = {Contribuciones de la IA (Inteligencia artificial) en la mejora de la calidad de imagen en resonancia magnética (RM)}, year = {2025-05-27}, abstract = {La tecnología de imágenes diagnosticas en Resonancia Magnética (RM) es una herramienta diagnóstica esencial y muy usada en la medicina moderna, especialmente por la capacidad de obtener imágenes detallades de tejidos blandos y diferentes estructuras del cuerpo, esto sin exponer a radiaciones ionizantes al paciente. 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    Radiologia Google Scholar
    Deteccion de Lesiones Google Scholar
    Diagnóstico Google Scholar
    Optimización de Imágenes Google Scholar
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    cead_-_medellín
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    La tecnología de imágenes diagnosticas en Resonancia Magnética (RM) es una herramienta diagnóstica esencial y muy usada en la medicina moderna, especialmente por la capacidad de obtener imágenes detallades de tejidos blandos y diferentes estructuras del cuerpo, esto sin exponer a radiaciones ionizantes al paciente. Sin embargo, existen diversos factoras que a nivel técnico como es el caso del ruido. el movimiento, entre otros pueden afectar y por ende deteriorar la calidad de la imagen, afactando de forma negativa la precisión a entregar en cuanto al diagnostico medico. Por ello, esta investigación busca analizar las contribuciones de los algoritmos basados en inteligencia artificial (IA) en la mejora de la calidad de las imágenes de resonancia magnética (RM). A través de una revisión bibliográfica científica respaldada por fuentes confiables, se identifican avances en el procesamiento de imágenes que permiten reducir el ruido, aumentar la resolución y corregir distorsiones, optimizando así la claridad diagnóstica.Asimismo, se abordarán las implicaciones clínicas, éticas, técnicas y legales derivadas del uso de estas tecnologías, resaltando el potencial de la IA para detectar y clasificar patologías con mayor rapidez y precisión.No obstante, se enfatiza la necesidad de contar con mayor evidencia que respalde el impacto real de estas herramientas en la práctica médica, garantizando su uso responsable
    Format
    pdf
    Type of digital resource
    Diplomado de profundización para grado
    URI
    https://repository.unad.edu.co/handle/10596/69136
    Collections
    • Diplomado de Profundización en Control de la Calidad en Radiología Digital [137]
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