Bleiben Sie auf dem Laufenden: Die Transformation der Radiologie dank strukturierter Befundung und datengesteuerter Ansätze

Erkundigen Sie sich über unsere Aktivitäten, Projekte und Produkt-Updates, informieren Sie sich über die neuesten Branchennachrichten, und erfahren Sie, was uns als Unternehmen und als Team ausmacht.

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 aufschlussreichen Interview sprechen Prof. Dr. Sylvia Mechsner (Charité Berlin) und Prof. Dr. Matthias May (Universitätsklinikum Erlangen) über das RACOON FADEN-Projekt, das sich auf die Früherkennung von Adenomyose, einer Form der Endometriose, konzentriert.

Dieses Projekt schließt eine bedeutende Lücke in der Diagnose und Behandlung von Frauen mit starken Menstruationsschmerzen. Mithilfe von MRT-Scans und künstlicher Intelligenz soll das Projekt frühe Anzeichen von Adenomyose identifizieren und das Verständnis der Morphologie eines gesunden Uterus vertiefen. Darüber hinaus betont das Interview die innovative Nutzung von strukturiertem Berichtswesen und der bestehenden RACOON-Infrastruktur, um die diagnostische Genauigkeit zu verbessern und die Forschung zu beschleunigen.

Lesen Sie das ganze Interview hier.

Ähnliche Inhalte

Ähnliche Inhalte

Bild zeigt als grafischen Abstrakt Bilder aus der Studie, von MRT Aufnahmen bis zur Auswertung der Delta-Radiomics-Texturmerkmale

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…

Puzzleteile verbinden sich zu einem interoperablen System

FHIR im Gesundheitswesen: Das Potenzial der Interoperabilität

Im Gesundheitswesen ist die Interoperabilität ein wichtiger Wegbereiter: Interoperable Systeme ermöglichen die nahtlose Kommunikation von…

Drei wichtigen Sequenzen (FLAIR, T2, T1 mit Kontrastmittel) in der Glioblastom-Bewertung

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…