Bleiben Sie auf dem Laufenden: Die Transformation der Radiologie dank strukturierter Befundung und datengesteuerter Ansätze
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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…
Einblicke in das BORN-Projekt: Entwicklung und Erfolge mit Dr. Maurice Heimer
Das BORN-Projekt des Bayerischen Zentrums für Krebsforschung (BZKF) schreitet in seiner zweiten Förderphase zügig voran. Ein zentraler Aspekt ist die…
Wichtige Bildgebungsmerkmale zur Unterscheidung seltener Pankreastumore
Solid-pseudopapilläre Neoplasien (SPN), auch bekannt als Frantz-Tumore, sind seltene Tumore des Pankreas. Aufgrund überlappender Merkmale von SPN und…
2.237 Patienten, 11 Krankenhäuser, vier HCC-Kriterien: Eine Vergleichsstudie
Eine aktuelle Studie, die in 11 südkoreanischen Krankenhäusern durchgeführt wurde, verglich die diagnostische Leistung von vier Leitlinien zur…
Förderung des föderierten Lernens in der Radiologie in der Praxis
Federated Learning (FL) ermöglicht kollaboratives Modelltraining ohne Datenzentralisierung - ein entscheidender Aspekt für die radiologische…
BZKF BORN Roll-Out Schulungen Gehen Weiter
Unser Experte Steffen Rupp besuchte kürzlich die Technische Universität München, um die vor Ort stattfindenden BZKF BORN Roll-Out Trainings…
Die Vorhersagekraft des Perikardergusses bei COVID-19-Erkrankungen
Die COVID-19-Pandemie hatte weltweit verheerende Auswirkungen auf die Gesundheitssysteme und erfordert nun ein umfassendes Verständnis des…
Fortschritte in der Kinderkrebsforschung: Die Rolle der Technologie bei der Diagnose und Behandlung von Hirntumoren
Hirntumore machen mehr als 15% aller Krebserkrankungen bei Kindern aus – und sind die zweithäufigste Krebserkrankung bei Kindern [1].
Anlässlich des…
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