Desarrollamos sistemas avanzados de detección automática de fracturas utilizando arquitecturas médicas profundas, pipelines unificados y módulos multiescala especializados.
Basada en el backbone optimizado para imágenes médicas.
10.580 radiografías. 7 regiones anatómicas.
Normalización, reducción de ruido, realce y multiescala.
10.580 radiografías | 7 regiones anatómicas
El sistema se entrena sobre un dataset diverso compuesto por estudios de mano, muñeca, antebrazo, pie, tobillo, pierna y fémur. Incluye 9.246 imágenes para entrenamiento, 828 para validación y 506 para test, permitiendo una generalización robusta frente a variaciones anatómicas, proyecciones y niveles de complejidad de fractura.
Backbone optimizado para imágenes médicas
Utiliza el mismo backbone convolucional probado en detección de cáncer de mama, adaptado para visión ósea. Detecta discontinuidades corticales, microtrazados anómalos, cambios abruptos de densidad y líneas de fractura de baja visibilidad.
Normalización – Ruido – Realce – Multiescala
El pipeline aplica normalización radiográfica, reducción de ruido, estandarización de resolución, data augmentation especializado y realce de bordes óseos. Garantiza calidad visual consistente para que la red distinga fracturas reales de artefactos.
Macro & micro lesiones
El modelo analiza cada radiografía en diferentes profundidades para detectar fracturas evidentes, microfracturas finas e interrupciones milimétricas de la cortical. Basado en la lógica multiescala utilizada en mamografía.
Fractura / No fractura + probabilidad continua
El clasificador avanzado permite identificar fracturas, estimar el grado de probabilidad y, si se habilita, clasificar según la región anatómica. Compatible con PACS, DICOM y VRAT.
Integración – Consistencia – Expansión
La arquitectura compartida con el sistema de mama permite escalar rápidamente a nuevos centros de salud, mantener consistencia clínica y extender el modelo a otros tipos de radiografías sin reentrenar completamente.