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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licenseReconocimiento 4.0 Internacional. (CC BY)-
dc.contributor.advisorBotti Alsina, Horacioes
dc.contributor.authorVila, Cinthiaes
dc.contributor.authorRuiz, Micaelaes
dc.contributor.authorBritos, Maximilianoes
dc.contributor.authorSarasua, Maríaes
dc.contributor.authorBotti, Horacioes
dc.date.accessioned2026-09-14T18:26:47Z-
dc.date.available2026-09-14T18:26:47Z-
dc.date.issued2025-11-10-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12381/5673-
dc.description.abstractLa utilización de fantomas en el control de calidad de imagen es necesaria para evaluar el correcto funcionamiento de los equipos mamográficos y brindar un servicio adecuado. En este campo, las personas, organizaciones, las tecnologías y los procesos se conjugan en un sistema sociotécnico complejo con múltiples niveles interdependientes. Esta revisión global busca responder las siguientes preguntas: ¿Qué representa para los investigadores la calidad de las imágenes de fantomas mamarios, por qué es importante para ellos y cómo la miden/determinan? ¿Cómo se obtienen, procesan y analizan las imágenes para extraer información útil? ¿Qué aspectos de las investigaciones secundarias y por ende de las primarias precisan ser críticamente evaluadas y eventualmente repensadas? Se utilizaron diversas bases de datos y buscadores bibliográficos. Se empleó la guía Cochrane de revisiones sistemáticas, AMSTAR 2 para evaluar la calidad de las revisiones y PRISMA en la presentación de resultados. Además, utilizamos Zotero, EndNote y Rayyan para gestionar las referencias bibliográficas. De 1301 trabajos identificados, luego de la eliminación de duplicados, la aplicación de filtros y criterios de inclusión y exclusión se obtuvieron dos trabajos que comprenden la evaluación de herramientas basadas en fantomas físicos y computacionales que pueden aplicarse para evaluar la calidad de las imágenes mamográficas. Una de las revisiones se centra en la comparación de la calidad de las imágenes para la detección de las microcalcificaciones cuando estas son modificadas por ampliación digital u obtenidas mediante magnificación geométrica, incluyendo imágenes de fantomas mamarios. La otra busca comparar métodos subjetivos (dependientes del juicio de expertos) con métodos automáticos para la evaluación de la calidad de las imágenes de fantomas mamarios. Aunque ambas revisiones son cuantitativas en diseño, por razones de heterogeneidad, ninguna de las revisiones pudo realizar un metaanálisis, por lo que sus conclusiones son de tipo cualitativo. Las revisiones incluyen trabajos que usan una variedad de fantomas (3 de 12 fantomas fueron compartidos), evalúan la calidad de las imágenes de estos a través del estudio de la detección de microcalcificaciones simuladas e índices físicos de calidad (3 de 30 fueron compartidos). Ambas revisiones quedaron clasificadas según AMSTAR 2 como de calidad críticamente baja. No hay acuerdo en que es ni cómo se mide la calidad de imágenes de fantomas mamarios. Las revisiones que aquí consideramos acuerdan en que la experiencia de los evaluadores humanos y la medición del CNR y SNR son factores relevantes para la evaluación de la calidad de las imágenes de fantomas mamarios. Se recomienda un enfoque integral para evaluar la calidad de imágenes de fantomas mamarios, que incluya métodos automáticos, índices físicos, modelos de observadores y evaluadores humanos. Estos métodos automáticos podrían ser parte de una herramienta de apoyo para evaluadores humanos o utilizarse para decisiones automáticas con revisiones periódicas por expertos.es
dc.description.sponsorshipANIIes
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad de la Repúblicaes
dc.rightsAcceso abierto*
dc.subjectAprendizaje automáticoes
dc.subjectCalidad de imágenes médicases
dc.titleFantomas como parte de sistemas sociotécnicos para el aseguramiento de la calidad de servicios mamográficos: una revisión globales
dc.typeTrabajo final de gradoes
dc.subject.aniiCiencias Médicas y de la Salud
dc.subject.aniiMedicina Clínica
dc.subject.aniiRadiología, Medicina Nuclear y Diagnóstico por Imágenes
dc.subject.aniiIngeniería y Tecnología
dc.subject.aniiIngeniería Médica
dc.identifier.aniiFSS_X_2019_1_155097es
dc.type.versionRevisadoes
dc.anii.subjectcompleto//Ciencias Médicas y de la Salud/Medicina Clínica/Radiología, Medicina Nuclear y Diagnóstico por Imágeneses
dc.anii.subjectcompleto//Ingeniería y Tecnología/Ingeniería Médica/Ingeniería Médicaes
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