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Biomarcadores en
Imagen Médica
Ingeniería Clínica y Gestión Hospitalaria
INDICE
01
Introducción y
objetivos
Explicación acerca del
proyecto
02
Definición
Descripción de la técnica
de uso de biomarcadores
03
Estudio poblacional
Análisis de los datos
obtenidos en una encuesta
04
Desarrollo de
biomarcadores
Cómo se desarrollan los
biomarcadores en Quibim
05
Líneas futuras y
traslado al diagnóstico
Proyectos de desarrollo
de biomarcadores
06
Conclusión
Conceptos a tener en
cuenta
Introducción y
objetivos
01
Introducción
En este trabajo pretendemos explicar qué es un
biomarcador, partiendo del conocimiento que la sociedad
tiene de los mismos; así como explicar cuál es su función,
hoy en día, en el análisis de imágenes médicas y cómo estos
pueden ayudar al diagnóstico. Además, veremos cómo
podemos ir más allá, involucrando a la inteligencia artificial
con el objetivo de automatizar la detección de lesiones, o
incluso el diagnóstico, aunque no definitivo, de las
patologías. Por último, veremos un par de proyectos que se
están llevando a cabo en la salud pública y cuál es su
objetivo y utilidad.
Objetivos
El objetivo principal es estudiar el uso de biomarcadores en imagen
médica y explorar las perspectivas de futuro.
Los objetivos secundarios del proyecto son los siguientes:
1. Describir la técnica de uso de biomarcadores en imagen médica.
2. Estudio poblacional del conocimiento de los biomarcadores y la
inteligencia artificial en la sociedad.
3. Estudiar cómo se desarrollan los biomarcadores en imagen médica.
4. Desarrollo de líneas futuras de investigación y su traslado al
diagnóstico clínico.
02
Secuencia de pasos para el
preprocesamiento de las
imágenes médicas
● Características que podemos medir y evaluar de
manera objetiva como indicadores de procesos
biológicos normales, procesos patológicos o
respuestas de diferentes fármacos a una intervención
terapéutica.
● Preferibles a las biopsias al no ser invasivos.
Biomarcador ≠ Radiómica
¿Qué es un biomarcador?
Paso 1. Adquisición de la imagen
Uso de radiación ionizante (Rayos X) Uso de campo magnético potente y
pulsos de radiofrecuencia
Radiología convencional Resonancia magnética
Paso 2. Procesamiento de la imagen
1. Reducción/eliminación de ruido
 Incrementar el tiempo de exploración y la actividad
administrada.
 Aumentar el tamaño de los voxels.
 Utilizar centelladores de yoduro de sodio.
2. Mejorar la resolución espacial de la imagen
 Situar el detector a la distancia mínima posible del
paciente.
Paso 2. Procesamiento de la imagen
3. Segmentación de la imagen.
El aislamiento de las distintas regiones de
interés (ROI) permite situar todas las
imágenes en un mismo marco espacial
para poder compararlas entre sí
Paso 3. Análisis de la imagen
 Potencial de modificar positivamente
el tratamiento ya existente del
paciente
 Completamente no invasivos
 Rentable desde el punto
de vista económico
 Fácil implementación
clínica
Paso 4. Interpretación de la imagen
Cooperación entre el radiólogo (interpreta y redacta el informe) y
el médico (toma decisiones, como por ejemplo, si es necesario
realizar una biopsia)
Estudio poblacional
03
Google Forms
Realización de la
encuesta
Herramientas empleadas
Excel
Análisis de los datos
Statgraphics
Análisis detallado de
los datos
Estudio descriptivo
Rangos de edad
Edad
18-25 26-35 36-50 51 o más
52,85%
17,07%
21,14%
8,94%
Estudios académicos
0 5 10 15 20 25 30 35
Administración y Derecho
Bachillerato
Ciclo formativo
Ciencias físicas
Humanidades y Ciencias Sociales
Ingeniería
Salud
Secundaria
Estudios académicos
Frecuencia
Frecuencia
Valor Frecuencia Relativa
Administración y Derecho 13 0,1057
Bachillerato 15 0,1220
Ciclo formativo 18 0,1463
Ciencias físicas 3 0,0244
Humanidades y Ciencias Sociales 22 0,1789
Ingeniería 32 0,2602
Salud 14 0,1138
Secundaria 6 0,0488
Posibles opciones:
• Cualquier información obtenida a partir de una
imagen médica y que tiene su utilidad en la
ayuda al diagnóstico.
• Técnica para el diagnóstico automatizado de
imagen médica.
• Un aparato que selecciona una parte de nuestro
cuerpo mediante imagen para el diagnóstico.
¿Qué es un biomarcador en imagen médica?
Frecuencia Frecuencia Frecuencia
Clase Frecuencia Relativa Acumulada Relativa acumulada
1 67 0,5447 67 0,5447
2 37 0,3008 104 0,8455
3 19 0,1545 123 1,0000
Posibles opciones:
• Sí
• No
¿Cree que los biomarcadores suponen una
ventaja significativa para un radiólogo?
Frecuencia
Valor Frecuencia Relativa
No 3 0,0508
Sí 56 0,9492
Posibles opciones:
• Sí
• No
• Depende
¿Tendría la misma confianza en un humano y
en una máquina?
Frecuencia
Valor Frecuencia Relativa
No 62 0,5041
Si 47 0,3821
Depende 14 0,1138
• Incluso más en la máquina, pues podrá detectar detalles que
nosotros no.
• Me gustaría que los datos obtenidos por la máquina fuesen
revisados por un humano, pero en principio sí que tengo la misma
confianza.
• Que trabajen juntos.
• Son complementarios.
• Depende del procedimiento.
• No lo sé, depende del caso.
Posibles opciones:
 Capacidad de que una máquina aprenda a partir de
unos datos aportados.
 Incremento de la inteligencia humana mediante
bioestimulación.
 Todos aquellos robots que realizan ciertas tareas
por nosotros.
¿Qué se entiende por Inteligencia Artificial?
Frecuencia
Clase Frecuencia Relativa
1 109 0,8862
2 1 0,0081
3 13 0,1057
Posibles opciones:
• La inteligencia artificial es una herramienta
para la obtención automatizada de
biomarcadores.
• La inteligencia artificial sustituye a los
biomarcadores.
• Ninguna.
¿Qué relación cree que existe entre los
biomarcadores y la inteligencia artificial?
Frecuencia
Clase Frecuencia Relativa
1 107 0,8699
2 3 0,0244
3 13 0,1057
Posibles opciones:
• Sí
• No
• Depende
¿Considera que el diagnóstico por imagen se
podrá llegar a automatizar?
• Puede llegar a dar un diagnóstico, pero con la posterior
supervisión de un facultativo formado en la materia.
• Según el resultado de la imagen habrá resultados que una
máquina no sabrá diagnosticar.
• Sí, aunque solo para determinadas patologías o como
complemento al facultativo.
Frecuencia
Valor Frecuencia Relativa
No 15 0,1220
Sí 104 0,8455
Depende 4 0,0325
Estudio unifactorial
𝑥𝑖𝑗 = 𝑚 + 𝛼𝑖 + 𝑢𝑖𝑗
ANOVA
¿Qué es un biomarcador?
EDAD
¿Cree que los biomarcadores
suponen una ventaja significativa
para un radiólogo?
18-25 26-35 36-50 51 o más
Medias y 95,0% de Fisher LSD
Edad
2,1
2,3
2,5
2,7
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ConcBio_Num
18-25 26-35 36-50 51 o más
Medias y 95,0% de Fisher LSD
Edad
0,84
0,94
1,04
1,14
1,24
Vent_Num
¿Qué es un biomarcador?
ESTUDIOS ACADÉMICOS
¿Qué relación cree que existe
entre los biomarcadores y la
inteligencia artificial?
Ingeniería
Administración
y derecho
Salud
Humanidades
y Ciencias Sociales
Ciencias
físicas
Ciclo
formativo
Bachillerato Secundaria Ninguno
1 2 3 4 5 6 7 8 9
1 2 3 4 5 6 7 8
Medias y 95,0% de Fisher LSD
Estudios_Num
0,7
1
1,3
1,6
1,9
2,2
BioInt_Num
𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 = 0,0248 < 0,05
1 2 3 4 5 6 7 8
Medias y 95,0% de Fisher LSD
Estudios_Num
1,7
2,1
2,5
2,9
3,3
ConcBio_Num
Estudio del desarrollo
de biomarcadores de
imagen médica
04
¿Qué es Quibim?
2012
Fundada por los doctores Luis Martí-
Bonmatí y Ángel Alberich
2012-Ahora
Han desarrollado numerosos softwares
que se usan a día de hoy para obtener
información de imágenes médicas
2022
Premiados con el trofeo EuroMinnies
al mejor nuevo software de radiología
de 2022
Tipo de empresa Pyme
Localización Valencia, España
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Dr. Jenna Doe
Pasos a seguir en el desarrollo
Paso 1
Planteamiento del
proyecto
Paso 2
Desarrollo
informático del
software
Paso 4
Validación
Paso 3
Entrenamiento de
la inteligencia
artificial
Planteamiento del proyecto
¿Somos capaces de construirlo?
Es decir, podemos logar el
objetivo computacionalmente.
¿Somos capaces de validarlo?
Disponemos de las herramientas
para validarlo.
¿Somos capaces de venderlo?
Tiene interés el producto en
el mercado.
• Lo realizan en Python.
• Lenguaje que apuesta por las
IA.
• Su entorno de programación
es Paycharm.
Desarrollo informático del software
Proceso por el cual se le muestran
distintas imágenes donde ya se ha
marcado el biomarcador a la IA para
que esta sea capaz de, en base a lo
que ha visto, marcarlo en otras
imágenes.
Entrenamiento de la IA
Objetivo
Probar que el software es
capaz de realizar su función y
obtener el marcado CE.
Validación
Marcado CE
El marcado CE es un sello
de calidad y seguridad
que deben tener todos los
productos sanitarios
Importancia de este
marcado CE
Solo los productos con
este certificado pueden
salir al mercado
● Proceso por el cual se le enseña
al programa imágenes distintas
a aquellas que se han utilizado
para su aprendizaje con el
objetivo de ver si este es capaz
de predecir de forma correcta el
resultado
● Los valores no coinciden nunca
al 100%, pero a partir del 70% se
dice que es un buen resultado.
Validación
Dificultades en el aprendizaje y la validación
Necesidad de guardar una serie
de imágenes para la validación
Debo tener una serie de
imágenes de cada tipo para
poder obtener el marcado CE
Necesidad de distintos tipos de imágenes
• Personas con distintos rasgos
• Imágenes obtenidas por
maquinarias de distintas empresas
Necesidad de un radiólogo
Necesito que un radiólogo
marque mi zona de interés para
tener algo con lo que comparar
Dificultad de obtención de las imágenes
Es necesario seguir unos estrictos
protocolos para cumplir la política de
privacidad de datos
Líneas futuras de
investigación y su
traslado al diagnóstico
clínico
05
S. XIX S. XX S. XXI
Rontgen descubre
la existencia de los
Rayos X
La radiología
se inicia como
especialidad
Radiología digital
con detectores
conectados a
ordenadores
QP-Prostate
VISUALIZACIÓN
PROCESAMIENTO
ANÁLISIS
EXTRACCIÓN DE INFORMES
Cáncer de próstata
 1 de cada 8 hombres los sufrirá a lo largo de su vida
 90% casos en varones mayores de 65 años
 MORTALIDAD: 26 muertes/100.000 habitantes
(España)
 SUPERVIVENCIA
Etapa localizada
Etapa regional
Etapa distante
Casi 100%
30%
ETAPAS DEL SOFTWARE QP-PROSTATE
Previo: Resonancia Magnética
1. Emparejar y clasificar
2. Procesamiento
3. Segmentación
4. Análisis
5. Informes estructurados
Resonancia magnética
Los espines de los átomos de
hidrógeno adoptan la dirección del
campo magnético y, mediante un
pulso de radiofrecuencia, emiten
una señal con la que se
reconstruirá la imagen.
1. Emparejar y clasificar
2. Procesamiento
Uso de algoritmos
matemáticos para
solucionar
problemas de
imagen o diferencias
entre fabricantes
3. Segmentación
Definición de los
píxeles que
pertenecen a cada
tejido mediante
inteligencia artificial
(IA)
4. Análisis
Análisis de
biomarcadores como
la angiogénesis o el
movimiento irregular
de moléculas de
agua.
5. Informes estructurados
Presentación de los
datos en unos
informes basados
modelos
estandarizados.
Relevancia para el radiólogo
La aparición de softwares como
QP-Prostate supone una
liberación de carga laboral para
el radiólogo que hace más
efectivo el trabajo y permite que
estos profesionales puedan
dedicarse con mayor esfuerzo a
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CONCLUSIÓN
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Biomarcadores en Imagen Medica

  • 1. Biomarcadores en Imagen Médica Ingeniería Clínica y Gestión Hospitalaria
  • 2. INDICE 01 Introducción y objetivos Explicación acerca del proyecto 02 Definición Descripción de la técnica de uso de biomarcadores 03 Estudio poblacional Análisis de los datos obtenidos en una encuesta 04 Desarrollo de biomarcadores Cómo se desarrollan los biomarcadores en Quibim 05 Líneas futuras y traslado al diagnóstico Proyectos de desarrollo de biomarcadores 06 Conclusión Conceptos a tener en cuenta
  • 4. Introducción En este trabajo pretendemos explicar qué es un biomarcador, partiendo del conocimiento que la sociedad tiene de los mismos; así como explicar cuál es su función, hoy en día, en el análisis de imágenes médicas y cómo estos pueden ayudar al diagnóstico. Además, veremos cómo podemos ir más allá, involucrando a la inteligencia artificial con el objetivo de automatizar la detección de lesiones, o incluso el diagnóstico, aunque no definitivo, de las patologías. Por último, veremos un par de proyectos que se están llevando a cabo en la salud pública y cuál es su objetivo y utilidad.
  • 5. Objetivos El objetivo principal es estudiar el uso de biomarcadores en imagen médica y explorar las perspectivas de futuro. Los objetivos secundarios del proyecto son los siguientes: 1. Describir la técnica de uso de biomarcadores en imagen médica. 2. Estudio poblacional del conocimiento de los biomarcadores y la inteligencia artificial en la sociedad. 3. Estudiar cómo se desarrollan los biomarcadores en imagen médica. 4. Desarrollo de líneas futuras de investigación y su traslado al diagnóstico clínico.
  • 6. 02 Secuencia de pasos para el preprocesamiento de las imágenes médicas
  • 7. ● Características que podemos medir y evaluar de manera objetiva como indicadores de procesos biológicos normales, procesos patológicos o respuestas de diferentes fármacos a una intervención terapéutica. ● Preferibles a las biopsias al no ser invasivos. Biomarcador ≠ Radiómica ¿Qué es un biomarcador?
  • 8. Paso 1. Adquisición de la imagen Uso de radiación ionizante (Rayos X) Uso de campo magnético potente y pulsos de radiofrecuencia Radiología convencional Resonancia magnética
  • 9. Paso 2. Procesamiento de la imagen 1. Reducción/eliminación de ruido  Incrementar el tiempo de exploración y la actividad administrada.  Aumentar el tamaño de los voxels.  Utilizar centelladores de yoduro de sodio. 2. Mejorar la resolución espacial de la imagen  Situar el detector a la distancia mínima posible del paciente.
  • 10. Paso 2. Procesamiento de la imagen 3. Segmentación de la imagen. El aislamiento de las distintas regiones de interés (ROI) permite situar todas las imágenes en un mismo marco espacial para poder compararlas entre sí
  • 11. Paso 3. Análisis de la imagen  Potencial de modificar positivamente el tratamiento ya existente del paciente  Completamente no invasivos  Rentable desde el punto de vista económico  Fácil implementación clínica
  • 12. Paso 4. Interpretación de la imagen Cooperación entre el radiólogo (interpreta y redacta el informe) y el médico (toma decisiones, como por ejemplo, si es necesario realizar una biopsia)
  • 14. Google Forms Realización de la encuesta Herramientas empleadas Excel Análisis de los datos Statgraphics Análisis detallado de los datos
  • 16. Rangos de edad Edad 18-25 26-35 36-50 51 o más 52,85% 17,07% 21,14% 8,94%
  • 17. Estudios académicos 0 5 10 15 20 25 30 35 Administración y Derecho Bachillerato Ciclo formativo Ciencias físicas Humanidades y Ciencias Sociales Ingeniería Salud Secundaria Estudios académicos Frecuencia Frecuencia Valor Frecuencia Relativa Administración y Derecho 13 0,1057 Bachillerato 15 0,1220 Ciclo formativo 18 0,1463 Ciencias físicas 3 0,0244 Humanidades y Ciencias Sociales 22 0,1789 Ingeniería 32 0,2602 Salud 14 0,1138 Secundaria 6 0,0488
  • 18. Posibles opciones: • Cualquier información obtenida a partir de una imagen médica y que tiene su utilidad en la ayuda al diagnóstico. • Técnica para el diagnóstico automatizado de imagen médica. • Un aparato que selecciona una parte de nuestro cuerpo mediante imagen para el diagnóstico. ¿Qué es un biomarcador en imagen médica? Frecuencia Frecuencia Frecuencia Clase Frecuencia Relativa Acumulada Relativa acumulada 1 67 0,5447 67 0,5447 2 37 0,3008 104 0,8455 3 19 0,1545 123 1,0000
  • 19. Posibles opciones: • Sí • No ¿Cree que los biomarcadores suponen una ventaja significativa para un radiólogo? Frecuencia Valor Frecuencia Relativa No 3 0,0508 Sí 56 0,9492
  • 20. Posibles opciones: • Sí • No • Depende ¿Tendría la misma confianza en un humano y en una máquina? Frecuencia Valor Frecuencia Relativa No 62 0,5041 Si 47 0,3821 Depende 14 0,1138 • Incluso más en la máquina, pues podrá detectar detalles que nosotros no. • Me gustaría que los datos obtenidos por la máquina fuesen revisados por un humano, pero en principio sí que tengo la misma confianza. • Que trabajen juntos. • Son complementarios. • Depende del procedimiento. • No lo sé, depende del caso.
  • 21. Posibles opciones:  Capacidad de que una máquina aprenda a partir de unos datos aportados.  Incremento de la inteligencia humana mediante bioestimulación.  Todos aquellos robots que realizan ciertas tareas por nosotros. ¿Qué se entiende por Inteligencia Artificial? Frecuencia Clase Frecuencia Relativa 1 109 0,8862 2 1 0,0081 3 13 0,1057
  • 22. Posibles opciones: • La inteligencia artificial es una herramienta para la obtención automatizada de biomarcadores. • La inteligencia artificial sustituye a los biomarcadores. • Ninguna. ¿Qué relación cree que existe entre los biomarcadores y la inteligencia artificial? Frecuencia Clase Frecuencia Relativa 1 107 0,8699 2 3 0,0244 3 13 0,1057
  • 23. Posibles opciones: • Sí • No • Depende ¿Considera que el diagnóstico por imagen se podrá llegar a automatizar? • Puede llegar a dar un diagnóstico, pero con la posterior supervisión de un facultativo formado en la materia. • Según el resultado de la imagen habrá resultados que una máquina no sabrá diagnosticar. • Sí, aunque solo para determinadas patologías o como complemento al facultativo. Frecuencia Valor Frecuencia Relativa No 15 0,1220 Sí 104 0,8455 Depende 4 0,0325
  • 24. Estudio unifactorial 𝑥𝑖𝑗 = 𝑚 + 𝛼𝑖 + 𝑢𝑖𝑗 ANOVA
  • 25. ¿Qué es un biomarcador? EDAD ¿Cree que los biomarcadores suponen una ventaja significativa para un radiólogo? 18-25 26-35 36-50 51 o más Medias y 95,0% de Fisher LSD Edad 2,1 2,3 2,5 2,7 2,9 ConcBio_Num 18-25 26-35 36-50 51 o más Medias y 95,0% de Fisher LSD Edad 0,84 0,94 1,04 1,14 1,24 Vent_Num
  • 26. ¿Qué es un biomarcador? ESTUDIOS ACADÉMICOS ¿Qué relación cree que existe entre los biomarcadores y la inteligencia artificial? Ingeniería Administración y derecho Salud Humanidades y Ciencias Sociales Ciencias físicas Ciclo formativo Bachillerato Secundaria Ninguno 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6 7 8 Medias y 95,0% de Fisher LSD Estudios_Num 0,7 1 1,3 1,6 1,9 2,2 BioInt_Num 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 = 0,0248 < 0,05 1 2 3 4 5 6 7 8 Medias y 95,0% de Fisher LSD Estudios_Num 1,7 2,1 2,5 2,9 3,3 ConcBio_Num
  • 27. Estudio del desarrollo de biomarcadores de imagen médica 04
  • 28. ¿Qué es Quibim? 2012 Fundada por los doctores Luis Martí- Bonmatí y Ángel Alberich 2012-Ahora Han desarrollado numerosos softwares que se usan a día de hoy para obtener información de imágenes médicas 2022 Premiados con el trofeo EuroMinnies al mejor nuevo software de radiología de 2022 Tipo de empresa Pyme Localización Valencia, España
  • 30. Pasos a seguir en el desarrollo Paso 1 Planteamiento del proyecto Paso 2 Desarrollo informático del software Paso 4 Validación Paso 3 Entrenamiento de la inteligencia artificial
  • 31. Planteamiento del proyecto ¿Somos capaces de construirlo? Es decir, podemos logar el objetivo computacionalmente. ¿Somos capaces de validarlo? Disponemos de las herramientas para validarlo. ¿Somos capaces de venderlo? Tiene interés el producto en el mercado.
  • 32. • Lo realizan en Python. • Lenguaje que apuesta por las IA. • Su entorno de programación es Paycharm. Desarrollo informático del software
  • 33. Proceso por el cual se le muestran distintas imágenes donde ya se ha marcado el biomarcador a la IA para que esta sea capaz de, en base a lo que ha visto, marcarlo en otras imágenes. Entrenamiento de la IA
  • 34. Objetivo Probar que el software es capaz de realizar su función y obtener el marcado CE. Validación Marcado CE El marcado CE es un sello de calidad y seguridad que deben tener todos los productos sanitarios Importancia de este marcado CE Solo los productos con este certificado pueden salir al mercado
  • 35. ● Proceso por el cual se le enseña al programa imágenes distintas a aquellas que se han utilizado para su aprendizaje con el objetivo de ver si este es capaz de predecir de forma correcta el resultado ● Los valores no coinciden nunca al 100%, pero a partir del 70% se dice que es un buen resultado. Validación
  • 36. Dificultades en el aprendizaje y la validación Necesidad de guardar una serie de imágenes para la validación Debo tener una serie de imágenes de cada tipo para poder obtener el marcado CE Necesidad de distintos tipos de imágenes • Personas con distintos rasgos • Imágenes obtenidas por maquinarias de distintas empresas Necesidad de un radiólogo Necesito que un radiólogo marque mi zona de interés para tener algo con lo que comparar Dificultad de obtención de las imágenes Es necesario seguir unos estrictos protocolos para cumplir la política de privacidad de datos
  • 37. Líneas futuras de investigación y su traslado al diagnóstico clínico 05
  • 38. S. XIX S. XX S. XXI Rontgen descubre la existencia de los Rayos X La radiología se inicia como especialidad Radiología digital con detectores conectados a ordenadores
  • 40. Cáncer de próstata  1 de cada 8 hombres los sufrirá a lo largo de su vida  90% casos en varones mayores de 65 años  MORTALIDAD: 26 muertes/100.000 habitantes (España)  SUPERVIVENCIA Etapa localizada Etapa regional Etapa distante Casi 100% 30%
  • 41. ETAPAS DEL SOFTWARE QP-PROSTATE Previo: Resonancia Magnética 1. Emparejar y clasificar 2. Procesamiento 3. Segmentación 4. Análisis 5. Informes estructurados
  • 42. Resonancia magnética Los espines de los átomos de hidrógeno adoptan la dirección del campo magnético y, mediante un pulso de radiofrecuencia, emiten una señal con la que se reconstruirá la imagen.
  • 43. 1. Emparejar y clasificar
  • 44. 2. Procesamiento Uso de algoritmos matemáticos para solucionar problemas de imagen o diferencias entre fabricantes
  • 45. 3. Segmentación Definición de los píxeles que pertenecen a cada tejido mediante inteligencia artificial (IA)
  • 46. 4. Análisis Análisis de biomarcadores como la angiogénesis o el movimiento irregular de moléculas de agua.
  • 47. 5. Informes estructurados Presentación de los datos en unos informes basados modelos estandarizados.
  • 48. Relevancia para el radiólogo La aparición de softwares como QP-Prostate supone una liberación de carga laboral para el radiólogo que hace más efectivo el trabajo y permite que estos profesionales puedan dedicarse con mayor esfuerzo a los casos realmente complicados.
  • 50. Gracias por la atención