Wissensportal für Fachkräfte der medizinischen Bildgebung: Radiologie durch strukturierte Befundung, datenbasierte Ansätze und multizentrische Forschung weiterentwickeln
Erhalten Sie Zugang zu wegweisender Forschung, innovativen Fallbeispielen und gemeinsamen Projekten, die die Radiologie weltweit vorantreiben. Entdecken Sie unsere Aktivitäten und Produktneuigkeiten und lernen Sie uns als Unternehmen und Team kennen.
Setzen Sie auf KI-gestützte Lungenrundherden-Erkennung und -Analyse für eine umfassende Patientenversorgung
Entdecken Sie die Möglichkeiten eines KI-gestützten und optimierten Lungen-Screenings mit contextflow ADVANCE Chest CT integriert in mint Lesion.…
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…
Entwicklung standardisierter Befundungsvorlagen für Sarkome: Einblicke von Prof. Dr. Wolfgang Kunz
Sarkome sind eine seltene und heterogene Gruppe bösartiger Tumore, die sowohl bei der Diagnose als auch bei der Behandlung erhebliche…
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…
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…
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…
FHIR im Gesundheitswesen: Das Potenzial der Interoperabilität
Im Gesundheitswesen ist die Interoperabilität ein wichtiger Wegbereiter: Interoperable Systeme ermöglichen die nahtlose Kommunikation von…
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…
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