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https://repository.unad.edu.co/handle/10596/62919Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Perea Duran, Vanessa Catherine | |
| dc.coverage.spatial | cead_-_Tunja | |
| dc.creator | León Bohórquez, Edwar Daniel | |
| dc.creator | Jiménez Rojas, Paula Valentina | |
| dc.creator | Merchán Ávila, Angie Gisela | |
| dc.creator | Piragauta Chaparro, Carlos amilkar | |
| dc.creator | Bolívar Rodríguez, Geraldine Lorena | |
| dc.date.accessioned | 2024-07-17T19:18:57Z | |
| dc.date.available | 2024-07-17T19:18:57Z | |
| dc.date.created | 2024-07-11 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/62919 | |
| dc.description.abstract | En la actualidad la angiografía es el estudio más utilizado para la detección de anomalías en los vasos sanguíneos, permitiendo la visualización de lesiones, irregularidad y/o enfermedades en el cuerpo humano. La detección de artefactos en angiografía es un desafío importante en la medicina, ya que los artefactos pueden distorsionar las imágenes y dificultar el diagnóstico preciso. Así mismo, la información que pueda incluirse en este estudio aporta al aprendizaje y actualización de herramientas tecnológicas y digitales. La presente investigación busca describir los avances de la IA para la detección de artefactos en angiografía abarcando los principales artefactos por medio de la descripción de sus características. Reconociendo las oportunidades que la inteligencia artificial nos ofrece en la detección de artefactos en angiografía, explorando desafíos y/o detección en imágenes radiológicas, lo anterior se alcanza por medio de la revisión literaria. Palabras clave: Inteligencia artificial, artefactos en Angiografía, desarrollo de algoritmos para imágenes radiológicas, IA, desafíos en la interpretación de imágenes médicas. | |
| dc.format | ||
| dc.title | Revisión literaria sobre los algoritmos de la IA para la detección de artefactos en Angiografia : una oportunidad y un desafío | |
| dc.type | Diplomado de profundización para grado | |
| dc.subject.keywords | Ciencias de la Salud | |
| dc.subject.keywords | Inteligencia Artificial | |
| dc.subject.keywords | Radiología | |
| dc.description.abstractenglish | Currently angiography is the most used study for the detection of anomalies in blood vessels, allowing the visualization of lesions, irregularities and/or diseases in the human body. Detection of artifacts in angiography is a major challenge in medicine, as artifacts can distort images and make accurate diagnosis difficult. Likewise, the information that can be included in this study contributes to learning and updating technological and digital tools. The present research seeks to describe the advances of AI for the detection of artifacts in angiography, covering the main artifacts by describing their characteristics. Recognizing the opportunities that artificial intelligence offers us in the detection of artifacts in angiography, exploring challenges and/or detection in radiological images, the above is achieved through the literary review. Keywords: Artificial intelligence, artifacts in Angiography, development of algorithms for radiological images, AI, challenges in the interpretation of medical images. | |
| Appears in Collections: | Diplomado de Profundización en Control de la Calidad en Radiología Digital | |
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| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| glbolivarr. pdf | 444.39 kB | Adobe PDF | ![]() View/Open |
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