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Tecnología

El Doctor José Juan Gómez de Diego comenta un trabajo publicado en el  JACC: Cardiovascular imaging sobre "Machine learning en la detección de estenosis funcionalmente significativas en Cardio TC", de marzo de 2021.

Fuente: JACC: Cardiovascular Imaging | Vol. 14 - Núm. 3 | 642-643

 

El profesor Miguel Ángel García Fernández comenta un reciente trabajo publicado en el JASE sobre "Implicaciones del uso del Strain Global Longitudinal de manera automática", de febrero de 2021.

Fuente: JASE | Vol. 34 Issue 2 | 136-145

 

El análisis de la función cardiaca con segmentación manual del contorno de los ventrículos es una tarea tediosa y sujeta a la subjetividad humana. El desarrollo de la inteligencia artificial mediante redes neuronales convolucionales puede permitir un contorneado automático que haga el análisis de función cardiaca más llevadero, más reproducible y menos propenso a interpretaciones subjetivas. Analizamos el trabajo de Wenjia Bai et al. “Automated cardiovascular magnetic resonance image analysis with fully convolutional networks”(1), en el que se propone que las redes neuronales artificiales, gracias a su capacidad de aprendizaje, presentan unos resultados más robustos que los métodos anteriores.

Publicado en Cardio RMN

La IA está llegando y es imparable como vemos en esta imagen de Eric Topol (@EricTopol).

El profesor Miguel Ángel García Fernández diserta sobre la evolución de la imagen médica en el inmediato futuro gracias al uso de la inteligencia artificial y cómo va a afectar, en particular, a la ecocardiografía.

Martes, 03 Julio 2018 13:22

Lo último en Inteligencia Artificial

Entrevista del profesor Miguel Ángel García Fernández al profesor Roberto Lang dentro de nuestra sección de "Perlas de Imagen Cardíaca".

Jueves, 18 Febrero 2021 19:09

Roberto M. Lang

Primer episodio de la serie "Historia de Nuestros Maestros de la Ecocardiografía" presentada por Miguel Ángel García Fernández.