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Un marco integral de IA para un diagnóstico superior, reconstrucción craneal y generación de implantes para diversos defectos craneales
La craneoplastia restaura defectos craneales por traumatismos, tumores o cirugías descompresivas. Aunque los métodos tradicionales usan diseño asistido por computador (CAD), estos requieren muchos recursos. Este artículo presenta un nuevo enfoque basado en inteligencia artificial: CRIGNet, un modelo profundo entrenado con 2160 imágenes simulando diversos defectos craneales. Incluye una robusta fase de preprocesamiento de imágenes por tomografía computarizada (CT). CRIGNet logró alta precisión y generó implantes más precisos y resistentes que los CAD, reduciendo el tiempo de diseño de 45 minutos a solo 30 segundos, lo que sugiere su aplicación para un tiempo de respuesta más rápido y que permite sistemas de apoyo clínico decisivos.
Autores: Juneja, Mamta; Singla, Ishaan; Poddar, Aditya; Pandey, Nitin; Goel, Aparna; Sudhir, Agrima; Bhatia, Pankhuri; Singh, Gurzafar; Kharbanda, Maanya; Kaur, Amanpreet; Bhatia, Ira; Gupta, Vipin; Singh Dhami, Sukhdeep; Reinwald, Yvonne; Jindal, Prashant; Breedon, Philip
Idioma: Inglés
Editor: Anthony Guiseppi-Elie
Año: 2025
Disponible con Suscripción Virtualpro
Artículos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Licencia
CC BY – Atribución
Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
Este documento es un artículo elaborado por Mamta Juneja, Ishaan Singla, Aditya Poddar, Nitin Pandey, Aparna Goel, Agrima Sudhir, Pankhuri Bhatia, Gurzafar Singh, Maanya Kharbanda, Amanpreet Kaur, Ira Bhatia, Vipin Gupta, Sukhdeep Singh Dhami, Yvonne Reinwald, Prashant Jindal y Philip Breedon (Instituto Universitario de Ingeniería y Tecnología, Facultad de Medicina y Hospital del Gobierno,?Instituto Nacional de Formación Docente Técnica e Investigación India y?Universidad de Nottingham Trent, Reino Unido) para la revista Bioengineering Vol. 12 Núm. 2. Publicación de MDPI. Contacto:?bioengineering@mdpi.com
La craneoplastia restaura defectos craneales por traumatismos, tumores o cirugías descompresivas. Aunque los métodos tradicionales usan diseño asistido por computador (CAD), estos requieren muchos recursos. Este artículo presenta un nuevo enfoque basado en inteligencia artificial: CRIGNet, un modelo profundo entrenado con 2160 imágenes simulando diversos defectos craneales. Incluye una robusta fase de preprocesamiento de imágenes por tomografía computarizada (CT). CRIGNet logró alta precisión y generó implantes más precisos y resistentes que los CAD, reduciendo el tiempo de diseño de 45 minutos a solo 30 segundos, lo que sugiere su aplicación para un tiempo de respuesta más rápido y que permite sistemas de apoyo clínico decisivos.
Descripción
La craneoplastia restaura defectos craneales por traumatismos, tumores o cirugías descompresivas. Aunque los métodos tradicionales usan diseño asistido por computador (CAD), estos requieren muchos recursos. Este artículo presenta un nuevo enfoque basado en inteligencia artificial: CRIGNet, un modelo profundo entrenado con 2160 imágenes simulando diversos defectos craneales. Incluye una robusta fase de preprocesamiento de imágenes por tomografía computarizada (CT). CRIGNet logró alta precisión y generó implantes más precisos y resistentes que los CAD, reduciendo el tiempo de diseño de 45 minutos a solo 30 segundos, lo que sugiere su aplicación para un tiempo de respuesta más rápido y que permite sistemas de apoyo clínico decisivos.