Artefactos de tomografía computarizada como limitante diagnostica y evaluación de uso de redes neuronales para su detección

Abstract

La presente investigación surge a partir de un problema clínico identificado en la práctica radiológica: la presencia de artefactos en imágenes de Tomografía Computarizada (TC), que comprometen la calidad diagnóstica. Estos artefactos, generados principalmente por movimientos involuntarios del paciente durante la adquisición o por limitaciones del software del equipo, actúan como ruido visual que puede ocultar lesiones o simular patologías inexistentes, incidiendo negativamente en la precisión del diagnóstico médico. El estudio se enfoca en evaluar el potencial de las redes neuronales, una rama avanzada de la inteligencia artificial, para la detección automática de estos artefactos. Se plantea que dichas redes pueden ser entrenadas para reconocer patrones asociados a imperfecciones en las imágenes, siendo una herramienta complementaria para los radiólogos.