<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>imagen-medica on Gaia Lab · Blog</title><link>https://blog.defectiv.es/tags/imagen-medica/</link><description>Recent content in imagen-medica on Gaia Lab · Blog</description><generator>Hugo</generator><language>es-ES</language><lastBuildDate>Tue, 22 Sep 2026 22:00:00 +0200</lastBuildDate><atom:link href="https://blog.defectiv.es/tags/imagen-medica/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Segmentación dental y 100 semillas: cuánto cambia un modelo por pura suerte</title><link>https://blog.defectiv.es/posts/segmentacion-dental-y-100-semillas/</link><pubDate>Tue, 22 Sep 2026 13:30:00 +0200</pubDate><guid>https://blog.defectiv.es/posts/segmentacion-dental-y-100-semillas/</guid><description>&lt;p&gt;Séptima entrega de &lt;strong&gt;Radiografía del clúster&lt;/strong&gt;. Tras los &lt;a href="https://blog.defectiv.es/posts/arboles-uno-a-uno-desde-nubes-de-puntos-lidar/"&gt;bosques&lt;/a&gt;&#10;, la línea más austera del archivo: veinte horas de GPU en cuatro meses y una pregunta metodológica que muchos trabajos publican sin responder.&lt;/p&gt;&#10;&lt;h2 id="la-pregunta"&gt;La pregunta &lt;a class="hanchor" href="#la-pregunta" aria-label="Enlace a esta sección"&gt;#&lt;/a&gt;&lt;/h2&gt;&#10;&lt;p&gt;Segmentar automáticamente estructuras en imágenes dentales, separar píxel a píxel la región de interés del fondo, es la base de cualquier medida o diagnóstico asistido posterior. La literatura compara arquitecturas con una sola ejecución por modelo, y las diferencias entre ellas son a menudo del orden de un punto. La línea pregunta dos cosas: &lt;strong&gt;qué arquitectura segmenta mejor este tipo de imagen, y cuánto de la diferencia entre dos modelos es real y cuánto es la lotería de la inicialización.&lt;/strong&gt;&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>