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Setzen Sie auf KI-gestützte Lungenrundherden-Erkennung und -Analyse für eine umfassende Patientenversorgung

Entdecken Sie die Möglichkeiten eines KI-gestützten und optimierten Lungen-Screenings mit contextflow ADVANCE Chest CT integriert in mint Lesion. Mit automatischer Erkennung und Segmentierung von Lungenrundherden hebt contextflow relevante Befunde direkt in der mint Lesion-Plattform hervor, wo die Anwender:innen diese nahtlos überprüfen, anpassen oder weitere Befunde hinzufügen können.

mint Lesion unterstützt die Lung-RADS 2022-Leitlinien und bietet integrierte automatische Bewertungen zur Verbesserung der Genauigkeit und Konsistenz in der Beurteilung von Lungenrundherden. contextflow ADVANCE Chest CT erweitert die Analysefunktionen über Rundherde hinaus, um bei der Untersuchung von COPD zu unterstützen und bald auch Verkalkungen in Koronargefäßen zu identifizieren. So erhalten Anwender:innen tiefere Einblicke für eine umfassende Versorgung.

Sie möchten herausfinden, wie diese innovative Lösung jetzt auch in das deepcOS® AIR®-Ökosystem integriert wird? In diesem Youtube-Video zeigen wir Ihnen, wie es funktioniert.

Screenshot der mint-Lesion-Oberfläche mit RANO-2.0-Konfiguration, Tumorburden-Berechnung und strukturierten neuroonkologischen Bewertungstools.
mint Lesion unterstützt die vollständige Implementierung der RANO-2.0-Kriterien und bietet konfigurierbare Parameter, automatisierte Tumorburden-Berechnung und strukturierte Workflows für neuroonkologische Studien.
Implementierung von RANO 2.0 für neuroonkologische klinische Studien in mint Lesion
Die Bewertung des Tumoransprechens in neuroonkologischen klinischen Studien erfordert besondere Sorgfalt hinsichtlich der Messprotokolle und der…
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Bild eines Patienten, der einen MRT-Scan bekommt, um zu illustrieren, wie  die RACOON-Projekte in Deutschland, durch Bildgebung, strukturierte Befundung und KI gemeinsam die klinische Forschung verbessern.
Überblick über die wichtigsten RACOON-Projekte im Bereich Radiologie und klinische Forschung.
RACOON – Bildgebung, Daten & Zusammenarbeit für bessere Entscheidungen
Die moderne Radiologie steht vor einer zentralen Frage: Wie lassen sich Bildgebung und klinische Daten so verbinden, dass Diagnosen präziser,…
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Interview mit Prof. Dr. Timm Denecke über das RACOON-MARDER-Projekt zur KI-gestützten Früherkennung von Leberkrebs mittels MRT.
Ein ausführliches Interview mit Prof. Dr. Timm Denecke über das Projekt RACOON-MARDER
Früherkennung neu gedacht: Wie RACOON-MARDER Leberkrebs früher sichtbar machen will
Das hepatozelluläre Karzinom (HCC) wird oft erst spät entdeckt – mit gravierenden Folgen für Therapie und Überlebenschancen. Das Forschungsprojekt…
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