Adrian Schmidt-Föhre

02.2021

Adrian Schmidt-Föhre

Strukturierte Daten sind notwendig, um die Entwicklung intelligenter Algorithmen voran zu treiben. mint Lesion™ legt nicht nur einen Fokus darauf Befundungen strukturiert darzustellen, sondern basiert auch auf strukturierter Datenverarbeitung. Daher bietet die Plattform großes Potenzial und eine perfekte Grundlage für AI.

Studie mit mint Lesion™ deckt den Einfluss der Tumorwachstumsrate auf die Vorhersage der Wirksamkeit von CAR-T-Zelltherapie bei Lymphompatienten auf

11.2023

Eine kürzlich vom LMU Klinikum München durchgeführte Studie untersuchte den Zusammenhang zwischen der Dynamik der Tumorwachstumsrate von der…

ESOI-EORTC Hands-On Workshop 2023

02.11. bis 04.11.2023 MÜNCHEN, DEUTSCHLAND

Imaging in assessing response to cancer therapy – ein praktischer Kurs

Study Analyzing the Tumor Growth Rate as a Prognostic Biomarker in Lymphoma Patients Under CAR T-Cell Therapy

Universitätsklinikum München (LMU): Studie zur Analyse der Tumorwachstumsrate als prognostischer Biomarker bei Lymphompatienten unter CAR-T-Zelltherapie

10.2023

In einer aktuellen Studie [1] untersuchten Forscher des Universitätsklinikums München (LMU) die Rolle der Tumorwachstumsrate (TGR) bei der Vorhersage…

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

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