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hola, mi nombre es severio vadakino y hoy presentaré had net una red de solución de conocimiento adversarial jerárquico para una mejor segmentación de tumores mejorada sin imágenes post-contraste, un trabajo desarrollado por mí y varios colegas en la universidad de mcgill bajo la supervisión de los profesores tal arbel y james j clark. es bien conocido que la inclusión de diferentes secuencias de resonancia magnética mejora enormemente el rendimiento de las redes de segmentación automática de tumores o lesiones. en particular, la presencia de resonancia magnética ponderada por t1 con contraste ha demostrado desempeñar un papel crucial en la segmentación automática de tumores y lesiones que mejoran. sin embargo, adquirir imágenes t1c implica inyectar a un paciente con un agente de contraste como el gadolinio, un proceso que es invasivo y que ya no se considera seguro para los pacientes. desafortunadamente, sin estas imágenes post-contraste, la segmentación de estos tumores y lesiones que mejoran se vuelve extremadamente difícil. a pesar de esto, en este trabajo nos enfocamos en intentar
