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https://repository.unad.edu.co/handle/10596/77343Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Guzmán Avilés , Alberto | |
| dc.coverage.spatial | cead_-_medellín | |
| dc.creator | Gallego Piña, Enlly Yurley | |
| dc.creator | Luna Martínez, Jhon Jaiver | |
| dc.creator | Sierra Bedoya, Johan Alexander | |
| dc.creator | Chiquillo Yepes, Rafael Emilio | |
| dc.creator | Cogollo López, Yairis Janeth | |
| dc.date.accessioned | 2025-12-15T20:52:21Z | |
| dc.date.available | 2025-12-15T20:52:21Z | |
| dc.date.created | 2025-12-13 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/77343 | |
| dc.description.abstract | 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 de interés en las imágenes, como nódulos pulmonares o microcalcificaciones en mamografías, detectar enfermedades específicas, como la tuberculosis en radiografías de tórax, y para caracterizar lesiones en imágenes abdominales y pélvicas, y la evaluación del crecimiento anormal de tejido en imágenes cerebrales. Se puede implementar un sistema numérico con algoritmos específicos, que nos ayuden a evaluar apariciones tempranas de patologías o sus rasgos generales en pacientes con antecedentes de estas enfermedades, alimentadas con una base de datos de imágenes o diagnósticos médicos oportunos, los cuales estarán ligados al programa diseñado y constantemente actualizado con información relevante y la oportunidad de alimentarse de datos depositados en la red. | |
| dc.format | ||
| dc.title | La inteligencia artificial (IA) aplicada en la radiología para la detección temprana de patologías | |
| dc.type | Diplomado de profundización para grado | |
| dc.subject.keywords | Aprendizaje Automático | |
| dc.subject.keywords | Control de Calidad | |
| dc.subject.keywords | Diagnóstico Médico | |
| dc.subject.keywords | Inteligencia Artificial | |
| dc.subject.keywords | Radiología Digital | |
| dc.description.abstractenglish | In current medicine we see how radiology is used not only for the diagnosis of various diseases but also for the treatment of these, the incorporation of AI in this branch has evidenced its application in CT incorporating machine and deep learning algorithms to analyze medical images, this application is observed in CAD systems that automatically highlight regions of interest in images, such as pulmonary nodules or microcalcifications in mammograms, detect specific diseases, such as tuberculosis in chest x-rays, and to characterize lesions in abdominal and pelvic images, and the evaluation of abnormal tissue growth in brain images. A numerical system with specific algorithms can be implemented to help us evaluate early onset of pathologies or their general features in patients with a history of these diseases. These algorithms are fed with a database of images or timely medical diagnoses. These databases will be linked to the designed program and constantly updated with relevant information and the opportunity to access data stored on the Internet. | |
| 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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