Intelligente, kontext-orientierte Assistenzsysteme führen standardisiert durch die Befundung und liefern dabei alle relevanten Informationen zu Patient und Krankheit. Das Ergebnis: Die Radiologen rücken mehr in den Mittelpunkt der Behandlung und liefern vollständige, einheitliche und strukturierte Berichte. Lesen Sie mehr.
James, please!
Ähnliche Inhalte
Ähnliche Inhalte
Multizentrische Studie: Vergleich diagnostischer Leitlinien für hepatozelluläres Karzinom
Neueste Fortschritte in MRT-Techniken und der Tumorbiologie haben zu aktualisierten Diagnoseleitlinien verschiedener Leberforschungsverbände für das…
Förderung des föderierten Lernens in der Radiologie in der Praxis
Federated Learning (FL) ermöglicht kollaboratives Modelltraining ohne Datenzentralisierung - ein entscheidender Aspekt für die radiologische…
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…