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https://repository.unad.edu.co/handle/10596/69136Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Jamaica Guio, Edna Rocío | |
| dc.coverage.spatial | cead_-_medellín | |
| dc.creator | Bolivar Carvajal, Edwin | |
| dc.creator | Echavarria Ospina, Diego Fernando | |
| dc.creator | Mesa Torres, María Alejandra | |
| dc.creator | Osorio Castañeda, Juan Manuel | |
| dc.creator | Velez Espinosa, Katherine | |
| dc.date.accessioned | 2025-05-31T05:41:24Z | |
| dc.date.available | 2025-05-31T05:41:24Z | |
| dc.date.created | 2025-05-27 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/69136 | |
| dc.description.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. 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 | |
| dc.format | ||
| dc.title | Contribuciones de la IA (Inteligencia artificial) en la mejora de la calidad de imagen en resonancia magnética (RM) | |
| dc.type | Diplomado de profundización para grado | |
| dc.subject.keywords | Radiologia | |
| dc.subject.keywords | Deteccion de Lesiones | |
| dc.subject.keywords | Diagnóstico | |
| dc.subject.keywords | Optimización de Imágenes | |
| dc.description.abstractenglish | Magnetic Resonance Imaging (MRI) technology is an essential and widely used diagnostic tool in modern medicine, particularly due to its ability to obtain detailed images of soft tissues and various body structures without exposing patients to ionizing radiation. However, several technical factors—such as noise, patient movement, and other artifacts—can negatively affect image quality, thereby impacting the accuracy of medical diagnoses. This research aims to analyze the contributions of artificial intelligence (AI)-based algorithms to improving the quality of MRI images. Through a scientific literature review supported by reliable sources, advancements in image processing are identified, including noise reduction, resolution enhancement, and distortion correction, all of which help optimize diagnostic clarity. In addition, the study addresses the clinical, ethical, technical, and legal implications of implementing these technologies, highlighting the potential of AI to detect and classify pathologies with greater speed and accuracy. Nevertheless, the need for more empirical evidence to support the real impact of these tools in clinical practice is emphasized, ensuring their responsible use. | |
| Appears in Collections: | Diplomado de Profundización en Control de la Calidad en Radiología Digital | |
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| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
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