Prof. Dr. Philippe Pereira

08.2021

Prof. Dr. Philippe Pereira

mint Lesion™ kennt die z.T. komplexen Regeln zur Klassifizierung für die verschiedenen Auswertungsprotokolle, was die Erfassung der Läsionen erheblich einfacher gestaltet im Vergleich zu herkömmlichen Workstations.

Modellierung der Tumorwachstumsrate: Ein neuartiger Ansatz für eine frühere Wirksamkeitsbewertung von Krebstherapien

07.2023

Der im Jahre 2020 publizierte Übersichtsartikel "Clinical Trial Evidence Supporting US Food and Drug Administrative Approval of Novel Cancer Therapies…

AI and Machine Learning in Cancer Imaging 3.0

30.06. bis 01.07.2023 LISSABON, PORTUGAL

ICIS-Meeting zur Verbesserung der Gesundheitssysteme durch KI

Ein Radiologe bearbeitet einen strukturierten Bericht in mint Lesion™

KI in der Radiologie: Brückenschlag zwischen Integrations-Schwierigkeiten und ungenutztem Potenzial

06.2023

Der Einfluss künstlicher Intelligenz (KI) auf die Radiologie hat in den letzten Jahren stark zugenommen. Heute kann KI auf viele Aspekte der täglichen…

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Wissensportal für Fachkräfte der medizinischen Bildgebung: Radiologie durch strukturierte Befundung, datenbasierte Ansätze und multizentrische Forschung weiterentwickeln

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