Video Experimental Relacionado
Updated: Jan 8, 2026
04:48
Application of Deep Learning-Based Medical Image Segmentation via Orbital Computed Tomography
Published on: November 30, 2022
3.3K
Aprendizaje profundo para la segmentación de carcinoma hepatocelular en RM: una revisión sistemática de modelos,
Mohammadreza Elhaie1, Abolfazl Koozari2, Maryam Arjmandi3
1Department of Medical Physics, School of Medicine, Isfahan University of Medical Sciences, Isfahan, Iran.
Medicine
|December 23, 2025
Resumen
Los modelos de aprendizaje profundo muestran una gran promesa para la segmentación de carcinoma hepatocelular (CHC) en imágenes de RM. Sin embargo, las limitaciones de los conjuntos de datos y las inconsistencias en las imágenes impiden su uso clínico generalizado, lo que requiere conjuntos de datos más grandes y estandarizados y enfoques híbridos.
Conclusiones:
- Los modelos de DL logran una segmentación robusta de CHC en RM.
- El tamaño del conjunto de datos, la variabilidad de las imágenes y la heterogeneidad de las lesiones limitan la aplicación clínica.
- El avance requiere datos multicéntricos, protocolos estandarizados e integración de radiólogos.
