Gira mundial de OrthoTV : Episodio 3: Dr Emmanouil Brilakis y Dr
El Dr. Fernando Collado-Mesa, radiólogo del Sylvester Comprehensive Cancer Center, profesor asociado de radiología en la Facultad de Medicina Miller de la Universidad de Miami y director médico del Breast Health Center del Jackson Memorial Hospital, ha sido elegido miembro de la Society of Breast Imaging, por sus destacadas contribuciones y servicios en este campo.
«Es un honor recibir este reconocimiento por mi trabajo clínico, de investigación y de docencia en el campo de la imagen de la mama, que he tenido el privilegio de llevar a cabo en colaboración con un excelente grupo de colegas aquí en la UM», dijo el Dr. Collado-Mesa, que es el primer miembro del Departamento de Radiología en ser nombrado miembro de la sociedad.
El Dr. Collado-Mesa se incorporó al Departamento de Radiología de la Escuela Miller en julio de 2010. Es un científico de investigación clínica afiliado al Instituto de Cáncer de Mama de la Familia Braman del Centro Oncológico Integral Sylvester, y afiliado al Programa de Biología Tumoral.
En la última década, el Dr. Collado-Mesa ha centrado su investigación en cuestiones vitales relacionadas con el diagnóstico por imagen de la mama, incluidas las disparidades sanitarias y la inteligencia artificial. Es jefe de Innovación e Inteligencia Artificial en el Departamento de Radiología, y recientemente obtuvo una certificación en «Inteligencia Artificial en la Atención Sanitaria» del programa de Educación Ejecutiva de la Escuela de Administración Sloan del Instituto Tecnológico de Massachusetts.
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a la radiología del músculo esquelético. Se trata de una edición muy cómoda y práctica, con excelentes ilustraciones y autores de renombre que escribieron artículos sumamente interesantes sobre una variedad de temas diferentes.
Un grupo liderado por C. Daniel Johnson, de la Clínica Mayo de Arizona, y otros 15 institutos de los Estados Unidos, bajo los auspicios de la Red de Imagenología del Colegio Americano de Radiología, reclutó a 2.600 sujetos de prueba asintomáticos, todos mayores de 50 años, de los cuales se pudieron evaluar los datos completos de 2.531 sujetos. med1web.com
Un grupo liderado por C. Daniel Johnson de la Clínica Mayo de Arizona y más de 15 institutos de EE.UU., bajo los auspicios del American College of Radiology Imaging Network, reclutaron a 2.600 participantes asintomáticos para un estudio, todos con una edad superior a 50 años, de los que se pudieron evaluar los datos completos de 2.531 participantes. med1web.com
La Sociedad Latinoamericana de Radiología Pediátrica, la Asociación Latinoamericana de Radiología del Tórax, la Sociedad Interamericana de Intervencionismo y la Sociedad Iberoamericana de Imagenología Mamaria son las encargadas de la organización de dichas sesiones, promoviendo así la identificación de estas Sociedades con los objetivos y programas del Colegio. cir-radiologia.org
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Dra. González Ulloa: El Colegio Interamericano de Radiología (CIR) es una Asociación Médica Científica Iberoamericana fundada en 1943. Está formado por 25 países representados por una asociación nacional. En estos 25 países hay alrededor de 60.000 radiólogos registrados. Los idiomas oficiales son el español, el inglés y el portugués.
Dra. González Ulloa: Nuestros retos son la desigualdad tecnológica y educativa en los diferentes países que conforman el CIR. Para ello, los países que forman parte del CIR y que tienen más recursos apoyan a los países menos desarrollados. Lo hacen formando radiólogos a través de becas y profesores visitantes, entre otras iniciativas.
Dra. González Ulloa: Vivimos con el reto constante de estar al día con las nuevas tecnologías. Es difícil que todos los países accedan a las actualizaciones tecnológicas al mismo ritmo; sin embargo, existen algunos estándares internacionales que pueden ayudar a reducir estas diferencias.
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3.1 Características visuales HT-L3 con filtros aleatoriosLa familia de características HT-L3 descrita por Cox y Pinto [17] y Pinto et al. [15] puede verse como una función de descripción de imágenes parametrizable que se inspiró en el sistema visual de los primates. Realiza tres capas consecutivas de filtrado, activación, agrupación y normalización que conducen a una representación de alta dimensión de la imagen que puede utilizarse para alimentar un clasificador como las máquinas de vectores de apoyo (SVM) con kernel lineal.Se utilizaron filtros de ruido aleatorio en la etapa de filtrado, aunque se normalizaron para que tuvieran media cero y desviación estándar unitaria no se realizó ningún otro entrenamiento con ellos. El objetivo de algunos de los experimentos realizados es caracterizar la estabilidad de dicha configuración. Para encontrar las arquitecturas más adecuadas se utilizó la búsqueda en cuadrícula. Esto significa que se examinan varias arquitecturas candidatas de la familia HT-L3 para elegir las más eficaces. Más detalles sobre la implementación de esta arquitectura para la Clasificación de la Densidad Mamaria fueron reportados en [14], un trabajo previo de nuestro grupo. A partir de estos resultados, elegimos las tres arquitecturas de mayor rendimiento que se presentan en la Tabla 2. Tabla 2. Arquitecturas de mayor rendimiento: aquí se muestran las tres arquitecturas de mayor rendimiento junto con sus parámetros. S. L1, 2, 3 define el tamaño del filtro de la capa, # L1, 2, 3 define el número de filtros por capa, el exponente ans \(\alpha \) se fija en 2.Tabla completa