La segmentación de imágenes médicas basada en aprendizaje profundo de estructuras anatómicas musculoesqueléticas: un estudio de cuellos de botella y estrategias
Autores: Bonaldi, Lorenza; Pretto, Andrea; Pirri, Carmelo; Uccheddu, Francesca; Fontanella, Chiara Giulia; Stecco, Carla
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
La segmentación de imágenes médicas basada en aprendizaje profundo de estructuras anatómicas musculoesqueléticas: un estudio de cuellos de botella y estrategias
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
Desarrollo
Algoritmos de inteligencia artificial
Sectores médicos
Herramientas de segmentación automática
Sistema musculoesquelético
Estructuras anatómicas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 34
Citaciones: Sin citaciones
Al aprovechar el reciente desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial, varios sectores médicos se han beneficiado al utilizar herramientas automáticas de segmentación desde bioimagen para segmentar estructuras anatómicas. La segmentación del sistema musculoesquelético es clave para estudiar alteraciones en tejido anatómico y apoyar intervenciones médicas. El uso clínico de dichas herramientas requiere comprender el método adecuado para interpretar datos y evaluar su rendimiento.
Descripción
Al aprovechar el reciente desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial, varios sectores médicos se han beneficiado al utilizar herramientas automáticas de segmentación desde bioimagen para segmentar estructuras anatómicas. La segmentación del sistema musculoesquelético es clave para estudiar alteraciones en tejido anatómico y apoyar intervenciones médicas. El uso clínico de dichas herramientas requiere comprender el método adecuado para interpretar datos y evaluar su rendimiento.