Kategorien: KI

Bild eines Uterus

Das RACOON FADEN-Projekt widmet sich der Früherkennung von Adenomyose

Endometriose ist eine stark untererforschte Krankheit bei Frauen, die nun endlich durch das RACOON FADEN-Projekt mehr Aufmerksamkeit erhält. In einem…

Das Bild zeigt die Leitenden des RACOON FADEN Projekts: Prof. Dr. Sylvia Mechsner (Charité Berlin) und Prof. Dr. Matthias May (Uniklinik Erlangen)

RACOON FADEN: Pionierarbeit zur Früherkennung von Adenomyose – Einblicke von Prof. Mechsner (Charité Berlin) und Prof. May (Universitätsklinikum Erlangen)

Die Adenomyose ist eine gynäkologische Erkrankung der Gebärmutter und eine Form der Endometriose. Etwa 10 Prozent der Frauen im fruchtbaren Alter sind…

Radiologe nutzt KI zur Auswertung medizinischer Bilder

Förderung des föderierten Lernens in der Radiologie in der Praxis

Federated Learning (FL) ermöglicht kollaboratives Modelltraining ohne Datenzentralisierung - ein entscheidender Aspekt für die radiologische…

Schematische Darstellung der Federated-Learning Studie und ihrer Dateninfastruktur

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…

Eine Ärztin benutzt ein technisches Gerät. Hintergrund zeigt Punkte und Linien, um verbundene Daten darzustellen.

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…

Ein Bild von Prof. Dr. Thorsten Persigehl neben einem Zitat über die Bedeutung von mint Lesion™ für radCIO

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…

Ein Radiologe bearbeitet einen strukturierten Bericht in mint Lesion™

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…