La resonancia magnética es una modalidad de diagnóstico por imágenes que utiliza campos magnéticos y ondas de radio para generar imágenes detalladas del interior del cuerpo humano. Sin embargo, la calidad de estas imágenes puede verse afectada por diversos factores, como el ruido, el movimiento del paciente o la duración del escaneo. Es por ello que la reconstrucción de imágenes de resonancia magnética desempeña un papel fundamental en la mejora de la calidad y precisión de los resultados.

"Air Recon DL" es una técnica basada en inteligencia artificial y aprendizaje profundo que se emplea para mejorar la reconstrucción de imágenes de resonancia magnética. Esta herramienta utiliza redes neuronales convolucionales profundas (Deep Convolutional Neural Networks, en inglés) para procesar los datos de resonancia magnética y generar imágenes más nítidas y detalladas en menos tiempo.

Al utilizar algoritmos de aprendizaje profundo, la herramienta es capaz de aprender patrones complejos presentes en los datos de resonancia magnética, lo que conduce a imágenes de mayor calidad al reducir el ruido y mejorar la resolución espacial. Esta capacidad resulta especialmente útil en situaciones en las que se requieren imágenes más claras y precisas en menos tiempo, como en la detección de enfermedades, la planificación de tratamientos o la investigación médica.

Ineba continúa invirtiendo en innovación en diagnóstico por imágenes, con el objetivo de reducir el tiempo de los exámenes sin perder detalle de las imágenes, lo que a su vez permite obtener mejores diagnósticos y mayor comodidad para el paciente.