Förderung des föderierten Lernens in der Radiologie in der Praxis
Federated Learning (FL) ermöglicht kollaboratives Modelltraining ohne Datenzentralisierung - ein entscheidender Aspekt für die radiologische…
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…
Die Macht der KI und die entscheidende Rolle der strukturierten Befundung
Wir alle kennen die Redewendung „ein Bild sagt mehr als tausend Worte“. In bestimmten Bereichen sind tausend Worte jedoch einfach zu viel und sogar…
Herausforderungen und Chancen des Aufbaus einer umfangreichen onkologischen Bildgebungsdatenbank
In einem exklusiven Interview mit Prof. Dr. Thorsten Persigehl, einem führenden Experten für onkologische Bildgebung, sprachen wir über das…
Interview mit Univ.-Prof. Thorsten Persigehl zum radCIO in Köln
Strukturierte Daten in der Radiologie sind entscheidend für genaue Diagnosen und Therapieplanung und bilden die Grundlage für eine detaillierte…
KI in der Radiologie: Brückenschlag zwischen Integrations-Schwierigkeiten und ungenutztem Potenzial
Der Einfluss künstlicher Intelligenz (KI) auf die Radiologie hat in den letzten Jahren stark zugenommen. Heute kann KI auf viele Aspekte der täglichen…
Mit KI und automatischer Segmentierung gegen Prostatakrebs
Fortschritte in der Technologie, insbesondere im Bereich der KI, können die ständig wachsende Arbeitsbelastung der Radiologen von heute erheblich…
Potenzial der Nutzung strukturierter Daten aus klinischen Studien und Routine für KI und Radiomics
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…
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