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Este laboratorio virtual implementa los hallazgos descritos en los siguientes estudios.

Artículos y Conferencias

  • Beyond Binary Classification: A Pilot Study of Imaging-Derived Glioma Severity Modeling Using T1-Weighted and Diffusion MRI Radiomics
    Franco, P., Montalba, C., Caulier-Cisterna, R., Espinoza, I., Cornejo, M. D., Torres, F., Bennett, C., Chabert, S., Salas, R. MAGMA (2026)
    Leer Artículo Código en GitHub
  • Unsupervised Manifold Mapping of Connectomic Fragility in Glioma: Simulating Global Efficiency Decay and Lobar Vulnerability
    Franco, P., Montalba, C., Espinoza, I., Cornejo, M. D., Chabert, S., Torres, F., Bennett, C., & Salas, R. JCC (2026)
    Aceptado en Workshop Chileno Sobre Reconocimiento de Patrones (JCC 2026)
  • Viabilidad de la conectómica estructural con enmascaramiento tumoral y aprendizaje automático explicable para evaluar alteraciones de la sustancia blanca en gliomas: un estudio piloto
    Cuevas, A., Montalba, C., Espinoza, I., Cornejo, M. D., Torres, F., Bennett, C., Chabert, S., Salas, R., & Franco, P. CChR (2026)
    Presentación Oral (Id #2280)
  • Feasibility of Tumor-Masked Structural Connectomics and Explainable Machine Learning for Assessing White Matter Disruption in Gliomas: A Pilot Study
    Montalba, C., Espinoza, I., Cornejo, M. D., Torres, F., Bennett, C., Chabert, S., Salas, R., & Franco, P. ESMRMB (2026)
    Lightning Talk (Abstract #54477) Código en GitHub
    Tractografía DTI y segmentación del Paciente 1
    Figura 1: Reconstrucción tridimensional mediante tensores de difusión (DTI) y tractografía de fibras de sustancia blanca en un paciente, junto a la segmentación del glioma (en rojo).
  • Radiomic Glioma Grading Using T1-weighted MRI vs. Diffusion Tensor Metrics: A Proof-of-Concept Comparative Analysis with Explainable Machine Learning
    Franco, P., Montalba, C. B., Caulier-Cisterna, R., Espinoza, I., Cornejo, M. D., Torres, F., Bennett, C., Chabert, S., Salas, R. ICPRS (2025)
    Ver en IEEE Xplore Código en GitHub
  • Explainable machine learning models for radiomic-based assessment of glioma severity using multiparametric MRI (Abstract #215)
    Franco, P., Montalba, C., Caulier-Cisterna, R., Espinoza, I., Bennet, C., Torres, F., Chabert, S., & Salas, R. ESMRMB (2025)
    Ver en Springer

Citas (BibTeX)

Si utilizas este código o los hallazgos para tu investigación, por favor cita los siguientes trabajos:

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@article{Franco2026Glioma,
  title={Beyond Binary Classification: A Pilot Study of Imaging-Derived Glioma Severity Modeling Using T1-Weighted and Diffusion MRI Radiomics},
  author={Franco, Pamela and Montalba, Cristian and Caulier-Cisterna, Raúl and Espinoza, Ignacio and Cornejo, M. Daniela and others},
  journal={Magnetic Resonance Materials in Physics, Biology and Medicine (MAGMA)},
  year={2026},
  doi={10.1007/s10334-026-01346-7}
}

@inproceedings{Franco2026JCC,
  title={Unsupervised Manifold Mapping of Connectomic Fragility in Glioma: Simulating Global Efficiency Decay and Lobar Vulnerability},
  author={Franco, Pamela and Montalba, Cristian and Espinoza, Ignacio and Cornejo, M. Daniela and Chabert, Steren and Torres, Francisco and Bennett, Carlos and Salas, Rodrigo},
  booktitle={Workshop Chileno Sobre Reconocimiento de Patrones, Conferencia Internacional de la Sociedad Chilena de Ciencias de la Computaci{\'o}n (JCC 2026)},
  year={2026},
  note={Aceptado para presentaci{\'o}n}
}

@inproceedings{cuevas2026viabilidad,
  title={Viabilidad de la conect{\'o}mica estructural con enmascaramiento tumoral y aprendizaje autom{\'a}tico explicable para evaluar alteraciones de la sustancia blanca en gliomas: un estudio piloto},
  author={Cuevas, Alexandra and Montalba, Cristian and Espinoza, Ignacio and Cornejo, M. Daniela and Torres, Francisco and Bennett, Carlos and Chabert, Steren and Salas, Rodrigo and Franco, Pamela},
  booktitle={Congreso Chileno de Radiolog{\'i}a (CChR 2026)},
  year={2026},
  note={Presentaci{\'o}n Oral, Id \#2280}
}

@inproceedings{montalba2026feasibility,
  title={Feasibility of Tumor-Masked Structural Connectomics and Explainable Machine Learning for Assessing White Matter Disruption in Gliomas: A Pilot Study},
  author={Montalba, Cristian and Espinoza, Ignacio and Cornejo, M. Daniela and Torres, Francisco and Bennett, Carlos and Chabert, Steren and Salas, Rodrigo and Franco, Pamela},
  booktitle={Proceedings of the 42nd Annual Scientific Meeting of the European Society for Magnetic Resonance in Medicine and Biology (ESMRMB 2026)},
  year={2026},
  address={Girona, Spain},
  note={Lightning Talk D24 - LTD2-3, Session PG185, Abstract \#54477}
}

@inproceedings{Franco2025ICPRS,
  title={Radiomic Glioma Grading Using T1-weighted MRI vs. Diffusion Tensor Metrics: A Proof-of-Concept Comparative Analysis with Explainable Machine Learning},
  author={Franco, Pamela and Montalba, Cristian Beethet and Caulier-Cisterna, Raúl and Espinoza, Ignacio and Cornejo, M. Daniela and others},
  booktitle={2025 15th IEEE International Conference on Pattern Recognition Systems (ICPRS)},
  pages={1--7},
  year={2025},
  publisher={IEEE},
  doi={10.1109/ICPRS64124.2025.11302837}
}

@article{Franco2025ESMRMB,
  title={Explainable machine learning models for radiomic-based assessment of glioma severity using multiparametric MRI (Abstract \#215)},
  author={Franco, Pamela and Montalba, Cristian and Caulier-Cisterna, Raúl and Espinoza, Ignacio and Bennet, Carlos and Torres, Francisco and Chabert, Steren and Salas, Rodrigo},
  journal={Magnetic Resonance Materials in Physics, Biology and Medicine},
  volume={38},
  number={1},
  pages={201--202},
  year={2025},
  publisher={Springer},
  doi={10.1007/s10334-025-01278-8}
}