Autores:  (1) Shadab Ahamed, Universidad de Columbia Británica, Vancouver, BC, Canadá, BC Cancer Research Institute, Vancouver, BC, Canadá. También fue miembro de Mitacs Accelerate (mayo de 2022 - abril de 2023) en Microsoft AI for Good Lab, Redmond, WA, EE. UU. (correo electrónico: shadabahamed1996@gmail.com);  (2) Yixi Xu, Microsoft AI for Good Lab, Redmond, WA, EE. UU.;  (3) Claire Gowdy, BC Children's Hospital, Vancouver, BC, Canadá;  (4) Joo H. O, St. Mary's Hospital, Seúl, República de Corea;  (5) Ingrid Bloise, BC Cancer, Vancouver, BC, Canadá;  (6) Don Wilson, BC Cancer, Vancouver, BC, Canadá;  (7) Patrick Martineau, BC Cancer, Vancouver, BC, Canadá;  (8) Franc¸ois Benard, BC Cancer, Vancouver, BC, Canadá;  (9) Fereshteh Yousefirizi, BC Cancer Research Institute, Vancouver, BC, Canadá;  (10) Rahul Dodhia, Microsoft AI for Good Lab, Redmond, WA, EE. UU.;  (11) Juan M. Lavista, Microsoft AI for Good Lab, Redmond, WA, EE. UU.;  (12) William B. Weeks, Microsoft AI for Good Lab, Redmond, WA, EE. UU.;  (13) Carlos F. Uribe, BC Cancer Research Institute, Vancouver, BC, Canadá, y Universidad de Columbia Británica, Vancouver, BC, Canadá;  (14) Arman Rahmim, BC Cancer Research Institute, Vancouver, BC, Canadá, y Universidad de Columbia Británica, Vancouver, BC, Canadá.  Tabla de enlaces   Resumen e introducción   Trabajo relacionado   Materiales y métodos   Resultados   Discusión   Conclusión y referencias  VI. CONCLUSIÓN  En este estudio, evaluamos varias arquitecturas de redes neuronales para automatizar la segmentación de lesiones de linfoma en imágenes PET/CT en múltiples conjuntos de datos. Examinamos la reproducibilidad de las medidas de lesión, revelando diferencias entre redes y destacando su idoneidad para usos clínicos específicos. Además, introdujimos tres criterios de detección de lesiones para evaluar el rendimiento de la red a nivel de lesión, enfatizando su relevancia clínica. Por último, discutimos los desafíos relacionados con la coherencia de la verdad fundamental y destacamos la importancia de tener un protocolo bien definido para la segmentación. Este trabajo proporciona información valiosa sobre los potenciales y las limitaciones del aprendizaje profundo en la segmentación de lesiones de linfoma y enfatiza la necesidad de prácticas de anotación estandarizadas para mejorar la validez de la investigación y las aplicaciones clínicas.  REFERENCIAS  [1] SF Barrington et al. “PET con FDG para el seguimiento del tratamiento en linfomas de Hodgkin y no Hodgkin”. En: Revista europea de medicina nuclear e imágenes moleculares 44.1 (agosto de 2017), págs. 97-110. ISSN: 1619-7089.  [2] K. Okuyucu et al. “Estimación del pronóstico a la luz de los parámetros metabólicos tumorales en la FDG-PET/TC inicial en pacientes con linfoma extraganglionar primario”. es. En: Radiol. Oncol. 50.4 (diciembre de 2016), págs. 360–369.  [3] N. Wu y col. 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