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Universitätsklinikum Tübingen: Fortschritte in der Effizienz von MRT bei der Behandlung von Glioblastomen durch Deep Learning
Diese Studie untersucht den Einsatz von Deep Learning (DL) zur Optimierung von MRT-Protokollen für Patient:innen mit Glioblastomen. Glioblastome, die…
Ein Blick auf das BORN-Projekt des BZKF: Interview mit Dr. Maurice Heimer von der Klinik und Poliklinik für Radiologie am LMU Klinikum
Das Bayernweite Onkologische Radiologie Netzwerk (BORN) befindet sich zwischenzeitlich in der zweiten Förderphase und schreitet mit schnellen…
Universitätsklinikum Heidelberg: Wichtige bildgebende Merkmale zur Unterscheidung von solid-pseudopapillären Neoplasien von neuroendokrinen Neoplasien des Pankreas
Solid-pseudopapilläre Neoplasien (SPN), auch Frantz-Tumore genannt, sind seltene Tumore des Pankreas, die 2-3 % aller Pankreasneoplasien ausmachen.…
Multizentrische Studie: Vergleich diagnostischer Leitlinien für hepatozelluläres Karzinom
Neueste Fortschritte in MRT-Techniken und der Tumorbiologie haben zu aktualisierten Diagnoseleitlinien verschiedener Leberforschungsverbände für das…
RACOON: Ein Leitfaden zur Überbrückung der Kluft zwischen simulierter und realer Forschung im Bereich des föderalen Lernens
Deep Learning (DL) ist ein wichtiger Bestandteil der radiologischen Bildanalyse geworden. Um diese Deep-Learning-Modelle zu trainieren, ist der Zugang…
ESGAR 2024
35. Jahrestagung und Postgraduiertenkurs der Europäischen Gesellschaft für gastrointestinale und abdominale Radiologie
