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.

[Translate to German:]

Data Analytics und Ad-Hoc-Forschung

Die kontextunterstützte Befunderhebung mit mint Lesion™ gewährleistet die Erhebung umfassender, vollstrukturierter Daten in großem Umfang. Auf der RSNA 2016 stellen wir eine web-basierte Schnittstelle zur Visualisierung und Analyse aller in mint Lesion erhobenen oder importierten Daten vor.

Für Patientenkohorten oder Studienkollektive werden beispielsweise Visualisierungen zum Ansprechverhalten der Patienten als übersichtliche Darstellung in Echtzeit angeboten. Des Weiteren erlauben flexibel anpassbare Abfrage- und Filtermöglichkeiten das Auffinden außergewöhnlicher Patientenfälle in einer Kohorte oder die Identifizierung von Patienten mit ähnlichem Erkrankungszustand und Erkrankungsmerkmalen.

Ähnliche Inhalte

Ähnliche Inhalte

mint Lesion Screenshot mit HCC Diagnose laut APASL, AASLD, LI-RADS, LCA-NCC und EASL Leitlinien.

Multizentrische Studie: Vergleich diagnostischer Leitlinien für hepatozelluläres Karzinom

Neueste Fortschritte in MRT-Techniken und der Tumorbiologie haben zu aktualisierten Diagnoseleitlinien verschiedener Leberforschungsverbände für das…

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…