Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

MedImaging

Deascargar La Aplicación Móvil
Noticias Recientes Radiografía RM Ultrasonido Medicina Nuclear Imaginología General TI en Imaginología Industria

Estudian marcadores para CAD durante lectura de imágenes de colonografía por TC

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 23 Jun 2015
Print article
Imagen: Una tomografía computarizada (TC) del colon (Fotografía cortesía del Colegio Universitario de Londres).
Imagen: Una tomografía computarizada (TC) del colon (Fotografía cortesía del Colegio Universitario de Londres).
Se han publicado los resultados de un estudio para determinar los efectos del uso de los lectores para la Detección Asistida por Computador (CAD) sobre la búsqueda visual y el desempeño en la Colonografía por Tomografía Computarizada (CTC) en la edición de junio de 2015 de la revista European Radiology.

Unos investigadores estudiaron cómo interpretaron 17 lectores experimentados y 25 inexpertos una serie de exámenes de CTC, cada uno con un pólipo, algunos de ellos con una marca de CAD y otros sin ella. Los investigadores generaron videos y utilizaron seguimiento de los ojos para establecer la trayectoria visual de los lectores.

El estudio fue realizado por unos investigadores del Centro para Imágenes Médicas del Colegio Universitario de Londres (UCL; Londres, Reino Unido), de la Universidad de Oxford (Oxford, Reino Unido; www.ox.ac.uk) y de varios otros centros de investigación.

Los investigadores encontraron que la trayectoria visual de los lectores se sintió atraída por los pólipos con marcas de CAD, más en el caso de los lectores inexpertos que en el de los lectores con experiencia y esto podría conducir a que los lectores descuiden una superficie endoluminal cuando no tiene anotaciones. En general, la CAD condujo a un aumento significativo en la identificación correcta de los pólipos por ambos grupos de lectores.

Los investigadores concluyeron que durante la lectura de imágenes endoluminales de la CTC en 3-D, la CAD altera significativamente el comportamiento durante la búsqueda visual y la identificación de los pólipos. Otra conclusión fue que la CAD era una distracción importante para los lectores inexpertos antes y durante la visualización de los pólipos.

Enlaces relacionados:

UCL Center for Medical Imaging
University of Oxford


Ultra-Flat DR Detector
meX+1717SCC
New
Ultrasound Needle Guide
Ultra-Pro 3
Multi-Use Ultrasound Table
Clinton
Miembro Plata
X-Ray QA Meter
T3 AD Pro

Print article

Canales

RM

ver canal
Herramienta de IA rastrea la eficacia de tratamientos para la esclerosis múltiple mediante RM cerebral

Herramienta de IA rastrea la eficacia de tratamientos para la esclerosis múltiple mediante RM cerebral

La esclerosis múltiple (EM) es una enfermedad en la que el sistema inmunológico ataca el cerebro y la médula espinal, lo que provoca alteraciones en el movimiento, la sensibilidad y la cognición.... Más

Medicina Nuclear

ver canal
Imagen: COX-2 en la materia gris cortical humana (foto cortesía de The Journal of Nuclear Medicine; DOI: https://doi.org/10.2967/jnumed.124.268525)

Nuevo enfoque de imágenes PET ofrece una visión nunca antes vista de la neuroinflamación

La COX-2, una enzima clave en la inflamación cerebral, puede aumentar significativamente su expresión mediante estímulos inflamatorios y neuroexcitación. Los investigadores... Más

TI en Imaginología

ver canal
Imagen: La nueva Medical Imaging Suite hace que los datos de imágenes de atención médica sean más accesibles, interoperables y útiles (Fotografía cortesía de Google Cloud)

Nueva suite de imágenes médicas de Google Cloud hace los datos de imágenes médicas más accesibles

Las imágenes médicas son una herramienta fundamental que se utiliza para diagnosticar a los pacientes, y cada año se escanean miles de millones de imágenes médicas en... Más