Este artículo establece un nuevo benchmark para la recuperación de imágenes médicas 3D basada en contenido CBIR utilizando el conjunto de datos TotalSegmentator, evaluando incrustaciones supervisadas entrenadas con imágenes médicas frente a incrustaciones auto supervisadas procedentes de conjuntos no médicos y probando la recuperación tanto a nivel de órgano como de región.
Los autores presentan un método de reordenamiento por interacción tardía inspirado en técnicas de recuperación de texto que permite revalorizar de forma eficiente candidatos iniciales, logrando una recuperación cercana a la perfección en estructuras anatómicas diversas. Esta estrategia combina representaciones específicas del dominio con un re ranking fino para mejorar la precisión sin sacrificar la escalabilidad, demostrando su utilidad práctica en entornos radiológicos.
Los resultados ofrecen un benchmark necesario y una hoja de ruta para el desarrollo futuro de sistemas de búsqueda de imágenes médicas impulsados por inteligencia artificial, facilitando flujos de trabajo radiológicos más fiables, precisos y eficientes. Entre las aplicaciones previstas se incluyen búsqueda de casos similares, soporte al diagnóstico, educación médica y validación de segmentaciones automatizadas.
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