Mejora de modelos de segmentación de glioma con post-procesamiento
Descubre cómo el post-procesamiento adaptativo mejora la segmentación de gliomas, reduciendo errores sin reentrenar modelos. Resultados en BraTS 2025.
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Clasificación multimodal de tumores cerebrales con fusión de características
Modelo de red dual fusiona imágenes MRI con características radiomicas logrando 96.13% de precisión en clasificación de tumores cerebrales. ¡Conoce detalles!
Lo que los neurocirujanos necesitan ver: MRI sintética de ultrasonido
Descubre cómo generar MRI sintética a partir de ultrasonido intraoperatorio para compensar desplazamiento cerebral y mejorar la resección de tumores.
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Primer benchmark que compara 48 modelos de síntesis ioUS a RM para cirugía cerebral. Descubre qué arquitectura (GAN, difusión) optimiza la segmentación tumoral.
Red Neuronal con Contexto Global para Segmentación de Tumores Cerebrales
El modelo GCSER-UNet alcanza un 94% Dice en TCGA LGG y 95% en BraTS 2020 para segmentación de tumores cerebrales. Descubre su innovadora atención global.