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Potenzial der Nutzung strukturierter Daten aus klinischen Studien und Routine für KI und Radiomics

Dr. Nils Grosse Hokamp teilt in diesem Kurzinterview seine Erfahrungen mit der Verwendung von mint Lesion™ an der Universitätsklinik Köln mit. Er spricht darüber, wie sie die Verwendung von mint Lesion™ im Laufe der Jahre ausgeweitet haben, wie dies ihre klinischen Studien verändert hat und seine Ansicht über das Potenzial strukturierter Daten für die Forschung.

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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