MRI brain tumor segmentation and uncertainty estimation using 3D-UNet architectures

Automation of brain tumor segmentation in 3D magnetic resonance images (MRIs) is key to assess the diagnostic and treatment of the disease. In recent years, convolutional neural networks (CNNs) have shown improved results in the task. However, high memory consumption is still a problem in 3D-CNNs. Moreover, most methods do not include uncertainty information, which is especially critical in medical diagnosis. This work studies 3D encoder-decoder architectures trained with patch-based techniques to reduce memory consumption and decrease the effect of unbalanced data. The different trained models are then used to create an ensemble that leverages the properties of each model, thus increasing the performance. We also introduce voxel-wise uncertainty information, both epistemic and aleatoric using test-time dropout (TTD) and data-augmentation (TTA) respectively. In addition, a hybrid approach is proposed that helps increase the accuracy of the segmentation. The model and uncertainty estimation measurements proposed in this work have been used in the BraTS’20 Challenge for task 1 and 3 regarding tumor segmentation and uncertainty estimation.This work has been partially supported by the project MALEGRA TEC2016-75976-R financed by the Spanish Ministerio de Economía y Competitividad.Peer ReviewedPostprint (published version

Incorporación de la promoción y educación para la salud en los planes de estudio de grado en Ciencias de la Salud de la Universitat de València

Introducción. En el presente trabajo se analiza la importancia de la formación para el desarrollo de la promoción y educación para la salud, siendo imprescindible disponer de profesionales con una capacitación eficiente y de calidad, coherente con sus funciones y las necesidades en salud de la población. El objetivo es identificar el grado de incorporación a los planes de estudio de grado, la formación del estudiantado en promoción y educación para la salud en las titulaciones de las ramas de salud de la Universitat de València. Sujetos y métodos. Se realiza un análisis de contenido en los planes de estudio y de las asignaturas de las once titulaciones, a través de las guías académicas dispuestas en la red de la Universitat de València en el curso 2012-2013. Resultados. La formación en promoción y educación para la salud apenas se contempla en las competencias generales y específicas de los planes de estudios, y en ninguno de ellos se muestran reflejadas las competencias básicas y transversales. De las 519 asignaturas, la promoción y educación para la salud sólo aparece en 54 asignaturas, siendo el grado de Enfermería la titulación que más formación imparte a sus estudiantes. Conclusión. A pesar de las recomendaciones de las diversas entidades internacionales y nacionales de la importancia en formación en promoción y educación para la salud para reducir las desigualdades en salud, su visibilidad es muy escasa