Debido al crecimiento acelerado de los equipos de Resonancia Magnética para el diagnostico médico (MRT), se hace necesario implementar sistemas rigurosos de Aseguramiento y Control de la Calidad (CAC), ya que del buen funcionamiento de los mismos, depende la buena interpretación de las imágenes (MRI), un diagnostico médico acertado y la mejor conducta a seguir por los especialistas. En la actualidad las distintas asociaciones dedicadas al CAC de estos equipos tienen divergencias en la forma de calcular o estimar algunos descriptores del funcionamiento del MRT como es el caso de la Relación Se?al-Ruido (RSR). En el presente trabajo se implementó una herramienta basada en el reconocimiento del comportamiento de este descriptor empleando Redes Neuronales Artificiales ? (RNA). Los resultados obtenidos demuestran la validez del enfoque empleado y muestran un camino efectivo para dar solución al problema planteado
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