Synaptive Medical lanzará resonancia magnética para escáneres de cabeza en salas de emergencia. Synaptive Medical, una compañía con sede en Toronto, Canadá, pronto lanzará su dispositivo Evry, una máquina de resonancia magnética dedicada a realizar escáneres de cabeza en la sala de emergencias. La primera instalación de este dispositivo único será en el Centro de Ciencias de la Salud (QEII) de QEII en Halifax, Nueva Escocia. En QEII, se utilizará como parte de un estudio clínico para evaluar la efectividad de la disponibilidad de una máquina de este tipo en el punto de atención dentro de una gran instalación de emergencia. El ensayo durará aproximadamente cuatro años y se espera que sea particularmente útil para evaluar a los pacientes que sufren un accidente cerebrovascular, ya que un diagnóstico rápido seguido de un tratamiento rápido es fundamental para un resultado favorable. El imán superconductor, la bobina de cabeza personalizada, la forma única y otros factores que se juntan dentro de la máquina permiten colocar la IRM Evry en cualquier lugar. Por lo general, las IRM requieren salas especiales, equipos de seguridad y procedimientos, mientras que el Evry supera muchas de estas para poder proporcionar exploraciones muy necesarias precisamente donde se necesitan. Link: Synaptive Medical homepage… #EnfoqueRadiologico #MRI

via Enfoque Radiologico http://bit.ly/2IMt4tH

via Enfoque Radiologico http://bit.ly/2WaowQQ

VRT #EnfoqueRadiologico

via Enfoque Radiologico http://bit.ly/2UKj5Xg

VRT #EnfoqueRadiologico #TC

via Enfoque Radiologico http://bit.ly/2GGxCPT

VRT #EnfoqueRadiologico #TC #Tomografia

via Enfoque Radiologico http://bit.ly/2Pxfqve

VRT

via Enfoque Radiologico http://bit.ly/2ICKqt7

😅

via Enfoque Radiologico http://bit.ly/2DqPgp6

Imágenes de flujo vectorial utilizadas para ver el flujo de sangre en humanos por primera vez. La imagen de flujo vectorial (VFI) es una tecnología que utiliza ultrasonido para visualizar la dirección y la velocidad del flujo sanguíneo, independientemente de la orientación de la sonda de ultrasonido. Funciona en cualquier dirección y en cualquier ángulo, pero su aplicación en la práctica clínica ha sido lenta debido a las limitaciones de la tecnología. Ahora, los investigadores del Hospital de Niños de la Universidad de Arkansas, Arkansas, Stanford y Cincinnati han utilizado por primera vez imágenes de flujo de vectores para analizar la hemodinámica en niños con defectos congénitos del corazón. La ecografía Doppler puede proporcionar una gran cantidad de información sobre la velocidad del flujo sanguíneo, pero su haz debe alinearse con el vaso que se está escaneando y, en algunos casos, como en las exploraciones ecocardiográficas, la falta de alineación resulta en la falta de información útil. Sin embargo, mediante el uso de imágenes de flujo vectorial, los investigadores pudieron hacer un mapa del flujo de sangre dentro de los corazones de los niños pequeños, así como de los lechones. Los lechones, a diferencia de los niños, se diseccionaron después de la imagen para evaluar cómo los resultados de VFI se correspondían con la anatomía cardíaca real. Los investigadores utilizaron el ultrasonido bk5000 de BK Medical, la compañía que ha estado perfeccionando la imagen de flujo vectorial durante varios años. "La tecnología de imágenes de flujo vectorial todavía no es posible en adultos, pero hemos demostrado que es factible en pacientes pediátricos", dijo Morten Jensen, profesor asociado de ingeniería biomédica en la U de Arkansas, y uno de los investigadores involucrados en el estudio. "Nuestro grupo demostró que esta tecnología disponible en el mercado se puede utilizar como un método de imágenes de cabecera, proporcionando detalles avanzados de los patrones de flujo sanguíneo dentro de las cámaras cardíacas, a través de las válvulas y en las grandes arterias". Fuente: Medgadget. #EnfoqueRadiologico #radiologia #ultrasound

via Enfoque Radiologico http://bit.ly/2IAR1TL

#EnfoqueRadiologico #Xray #Radiologia #RetroXray

via Enfoque Radiologico http://bit.ly/2IxIfpR

CUANDO EN LOS CONCURSOS DE BELLEZA LO IMPORTANTE ERA EL INTERIOR (LITERALMENTE) Los concursos de belleza comenzaron a proliferar como setas en la segunda mitad del siglo XX. Cualquier ámbito territorial (país, comunidad, municipio o aldea), gremio o feria tenía su propio certámen en el que un jurado elegía la más guapa del lugar. Porque, exceptuando algunas preguntas comprometidas de algún miembro del jurado para calibrar su nivel cultural , lo único que importaba era su apariencia externa… hasta que se comenzaron a utilizar los rayos X. En 1955, en Alabama (EEUU), se convocó el World Posture Queen, un concurso de belleza en el que las mujeres debían ser imponentes por fuera (belleza y elegancia) y por dentro (rayos X). El promotor de dicha iniciativa fue la National Chiropractic Association (Asociación Nacional de Quiroprácticos) y la financiación corrió a cargo de empresas de colchones (su producto aseguraba una postura adecuada a la hora de descansar) . En aquellos años, los quiroprácticos trataban de conseguir el reconocimiento legal de sus prácticas -enfocadas al diagnóstico, tratamiento y prevención de las alteraciones de la columna vertebral, a partir de la creencia de que las condiciones de ésta afectan a la salud en general-, y pensaron que una buena forma de conseguir tal reconocimiento y de popularizar sus métodos curativos y preventivos era convocar un concurso de belleza en el que la radiografía de la columna vertebral de las concursantes puntuase un 50%. El restante 50%… lo de siempre. Paralelamente al éxito de aquel inusual concurso -se extendió por todo el país e incluso la ganadora de 1967 fue invitada a visitar la Casa Blanca-, el mensaje de los quiroprácticos fue calando en la sociedad y, sobre todo, en las autoridades federales que legalizaron sus prácticas. Conseguido el objetivo, la National Chiropractic Association entendió que ya no tenía sentido seguir aquella costosa promoción, y en 1969, para el bien de las participantes, se celebró el último concurso de belleza “interior” en Chattanooga (Tennessee). Y digo para el bien de las participantes, porque en aquellas tiempos no se tenían en cuenta, ni tampoco preocupaba, los niveles de radiación que recibía el cuerpo por las continuas exposiciones a los rayos X. Fuente: Historias de la Historia #Xray #Radiologia #EnfoqueRadiologico #Retro

via Enfoque Radiologico http://bit.ly/2InFd7k

La primera técnica en radiología del mundo fue M. Beatriz Merrigan (Hermanas de San Antonio). Fue la primera en obtener el certificado del Registro Americano de Técnicos en Radiología (ARRT) en 1922. La prueba para conseguir el título consistió en realizar correctamente 10 placas, y responder a 20 preguntas. #Xray #Radiologia #EnfoqueRadiologico #Retro

via Enfoque Radiologico http://bit.ly/2FW2hr1

#Xray #Radiologia #EnfoqueRadiologico #Retro

via Enfoque Radiologico http://bit.ly/2U0pVYe

#Radiologia #EnfoqueRadiologico #Xray

via Enfoque Radiologico http://bit.ly/2Uvm89T

#Xray #Radiologia #EnfoqueRadiologico #Retro

via Enfoque Radiologico https://ift.tt/2K6pUT6

Judith Allen sometiéndose a una radiografía de columna(1930). #Xray #Radiologia #EnfoqueRadiologico #Retro

via Enfoque Radiologico https://ift.tt/2CQWsuj

NVIDIA lanza Clara AI Toolkit para el desarrollo de algoritmos. El sistema ayuda a los radiólogos a entregar anotaciones asistidas por IA, a adaptar la AI a sus pacientes y a desplegarla en el hospital NVIDIA presentó Clara AI, un conjunto de herramientas que incluye 13 algoritmos de segmentación de inteligencia artificial (AI) de clasificación y segmentación, y herramientas de software creadas para radiólogos. Los datos etiquetados son críticos para construir una IA segura y robusta, pero el tiempo de los radiólogos es demasiado valioso para pasar horas etiquetando conjuntos de datos. La capacidad de anotación asistida por Clara AI acelera la creación de conjuntos de datos estructurados, lo que permite realizar anotaciones en minutos en lugar de horas. El kit de herramientas facilita la integración de los modelos de AI en los flujos de trabajo de radiología existentes utilizando estándares de la industria como DICOM. El aprendizaje por transferencia, otra capacidad del kit de herramientas Clara AI, adapta los modelos existentes a las variables locales. Personaliza los algoritmos de aprendizaje profundo para datos que incluyen demografía local y dispositivos de imágenes, sin tener que mover o compartir datos del paciente. Como resultado, los médicos pueden crear modelos para sus propios pacientes con 10 veces menos datos que a partir de cero. NVIDIA señaló que varias instituciones ya están usando Clara AI, incluyendo: - Los radiólogos de la Universidad del Estado de Ohio incorporaron rápidamente un modelo desarrollado en otra institución, lo validaron y anotaron un conjunto de datos local para adaptar el modelo a los pacientes con OSU. Esto permite un desarrollo más rápido de la IA de algoritmos efectivos que apoyan la atención clínica. - Los científicos del Centro Clínico de los Institutos Nacionales de la Salud y NVIDIA utilizaron Clara AI para desarrollar un método de generalización de dominios para la segmentación de la próstata del tejido circundante en la resonancia magnética (RMN). El modelo localizado logró un rendimiento similar al de un radiólogo y superó a otros algoritmos de vanguardia que fueron entrenados y evaluados en datos del mismo dominio. - La Universidad de California en San Francisco (UCSF) está utilizando una infraestructura escalable impulsada por Clara AI que permitirá la creación, prueba y despliegue sin problemas de múltiples algoritmos de inteligencia artificial en toda la radiología, lo que sirve como una vía para que futuros médicos adopten el sistema. "Tenemos un grupo increíblemente innovador de investigadores que están construyendo herramientas de IA clínicamente valiosas y que necesitan una forma coherente para validar y desplegar estas herramientas en flujos de trabajo clínicos", dijo Christopher Hess, presidente de radiología de UCSF. "NVIDIA Clara será un componente esencial del ecosistema de inteligencia artificial para imágenes médicas que nos permitirá desarrollar e implementar nuestros propios modelos externos y de inteligencia artificial". Fuente:ITN #EnfoqueRadiologico #Radiologia #xray #Radiologist

via Enfoque Radiologico https://ift.tt/2Uec6dN