Universitätsklinikum Tübingen: Neuroonkologische Bildgebung mit Deep Learning Reconstruction (DLR)
Eine aktuelle Studie des Universitätsklinikums Tübingen untersuchte das Potenzial von mittels Deep Learning rekonstruierten (DLR) Bildern in der…
Vergleich von iRECIST und RECIST 1.1 zur Beurteilung der Immuntherapie bei Melanom und nicht-kleinzelligem Lungenkrebs
In einer retrospektiven Studie am Universitätsklinikum Köln wurden die radiologischen Kriterien iRECIST und RECIST 1.1 zur Beurteilung des…
Universitätsklinikum Köln: Vergleich von iRECIST und RECIST 1.1 zur Beurteilung der Immuntherapie bei Melanom und nicht-kleinzelligem Lungenkarzinom
In der am Universitätsklinikum Köln durchgeführten retrospektiven Studie wurden zwei Kriterien zur radiologischen Beurteilung des…
Einsatz von multiparametrischer MRT bei Prostatakrebsbehandlungen: Eine prospektive Studie
Die prospektive Studie des LMU Klinikum Münchens untersucht die Wirksamkeit der vaskulär-gezielten photodynamischen Therapie (VTP) und des…
LMU Klinikum München: Überwachung von Prostatakrebsbehandlungen mit VTP und HIFU - Einsatz von multiparametrischer MRT
Die prospektive Studie des LMU Klinikums München untersucht die Behandlung von lokalem Prostatakrebs mit zwei Techniken: der vaskulären…
Früherkennung des Behandlungserfolgs bei Lungenkrebs mithilfe von Delta-Radiomics-Features
Die Studie der Uniklinik Heidelberg untersucht die Nutzung der diffusionsgewichteten MRTs (DWI), um frühe Therapieergebnisse bei Patient:innen mit…
Universitätsklinikum Heidelberg: Delta-Radiomics-Features von ADC-Karten als frühe Vorhersagevariable des Behandlungserfolgs bei Lungenkrebs
In dieser prospektiven Studie des Universitätsklinikums Heidelberg wurde untersucht, ob Änderungen von radiomischen Merkmalen in diffusionsgewichteten…
Optimierung der Bildgebung bei Glioblastomen: Verbesserung der MRT-Effizienz und -Qualität durch Deep Learning
Diese Studie untersucht den Einsatz von Deep Learning (DL) zur Optimierung von MRT-Protokollen bei Patient:innen mit Glioblastomen, mit dem Ziel, die…
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…
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