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Title: Optimización automática de parámetros de adquisición en imágenes diagnósticas mediante algoritmos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (AA)
metadata.dc.creator: Gómez Prado, Leydi Vanesa
Pantoja Pantoja, Cristian David
Delgado Rosero, Karen Juliana
López Dávila, Karol Viviana
Mosquera Gómez, Edwin Fernando
metadata.dc.date.created: 2026-02-01
metadata.dc.subject.keywords: Inteligencia Artificial
Desafíos Técnicos y Operativos
Radiología
metadata.dc.format.*: pdf
metadata.dc.type: Diplomado de profundización para grado
Abstract: El presente trabajo aborda la optimización de parámetros de imagen mediante inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático, con el objetivo de mejorar la calidad diagnóstica de las imágenes médicas y reducir la dosis de radiación en los pacientes. En la actualidad, la selección de parámetros técnicos, tales como el kilovoltaje, el miliamperaje o el tiempo de exposición, se basa en gran parte en las recomendaciones del tecnólogo en imágenes diagnósticas, lo que puede provocar fluctuaciones en los resultados. La inteligencia artificial permite analizar grandes volúmenes de datos para ajustar de manera automática los parámetros de adquisición según el tipo de estudio y las características específicas de cada paciente; esto no solo fortalece la seguridad radiológica, sino que también estandariza los procesos y contribuye a la práctica de una medicina personalizada. En este sentido, la investigación resalta la importancia de estas tecnologías como herramientas de apoyo que potencian el trabajo del profesional de la salud. Palabras clave: inteligencia artificial, aprendizaje automático, parámetros de imagen, diagnóstico, radioprotección.
URI: https://repository.unad.edu.co/handle/10596/78435
metadata.dc.coverage.spatial: cead_-_pasto
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