Universitätsklinikum Tübingen: Studie zeigt die Vorhersagekraft von klinischen und CT-Biomarkern
Eine kürzlich durchgeführte retrospektive Studie [1] von Forschern des Universitätsklinikums Tübingen konzentrierte sich auf die Identifizierung…
Aufnahme der RSNA 2019 AI Theater Präsentation | Powerfood für KI
Auf der diesjährigen RSNA stellte Mint Medical seinen Ansatz zur künstlichen Intelligenz im Rahmen einer AI Theater Präsentation vor. Tobias Gottmann…
Datengesteuerte Gesundheitsversorgung durch von FIHR® unterstützte Interoperabilität
Heutzutage ist es nicht ungewöhnlich, dass Gesundheitssysteme zahlreiche klinische Anwendungen verschiedener Anbieter nutzen. Meistens wird die…
mint Lesion Radiomics treibt die Präzisionsmedizin voran
Die Vorteile von Texturanalyse und Radiomics sowie die bessere Verfügbarkeit großer Datensätze haben zu einem zunehmenden Interesse an der Extraktion…
Aufwertung von Gesundheitsdaten durch Common Data Elements (CDE)
Heute ist man sich einig, dass eine standardisierte Sprache, die in radiologischen Befundberichten verwendet wird, die Kommunikation mit dem…
Potenzial von longitudinalen Daten aus einzel- und multizentrischen klinischen Studien für die KI-Forschung
Exzellenzzentrum für Innovationen in der Krebsbehandlung
In einem multidisziplinären Entwicklungszentrum, das medizinische Forschung, Naturwissenschaften, Ingenieurswissenschaften, Informatik und…
Royal Marsden London: Studie zeigt Vorhersagekraft CT-basierter 2D- und 3D-Texturanalyse von Lebermetastasen
2 Minute(n)
In einer retrospektiven Studie untersuchte ein Team des Royal Marsden in London und Sutton Änderungen von CT-Texturanalyseparametern bei nicht…
Wie Sie durch mint Lesion 3.5 von Künstlicher Intelligenz in der Radiologie profitieren
Laut Forschern trifft jeder Erwachsene 35.000 Entscheidungen täglich. Während es in der Literatur keine Zahlen darüber gibt, wie viele Entscheidungen…
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