Bleiben Sie auf dem Laufenden: Die Transformation der Radiologie dank strukturierter Befundung und datengesteuerter Ansätze

Erkundigen Sie sich über unsere Aktivitäten, Projekte und Produkt-Updates, informieren Sie sich über die neuesten Branchennachrichten, und erfahren Sie, was uns als Unternehmen und als Team ausmacht.

[Translate to German:] Hands holding a glass lung

Vergleich von iRECIST und RECIST 1.1 zur Beurteilung der Immuntherapie bei Melanom und nicht-kleinzelligem Lungenkrebs

In einer retrospektiven Studie am Universitätsklinikum Köln wurden die radiologischen Kriterien iRECIST und RECIST 1.1 zur Beurteilung des Therapieansprechens bei Melanom- und NSCLC-Patient:innen verglichen, die Immun-Checkpoint-Inhibitoren erhielten.

Die Ergebnisse zeigen, dass iRECIST besser geeignet ist, um atypisches Therapieansprechen auf Immuntherapien zu erfassen, insbesondere bei Patient:innen mit Pseudoprogression. iRECIST könnte so zu einer genaueren Bewertung des Therapieansprechens und verbesserten Immuntherapie-Ergebnissen beitragen.

Lesen Sie hier mehr.

Klinische Forschung Standardisierte Befundungen iRECIST RECIST Forschung mit mint mintLesion

Ähnliche Inhalte

Ähnliche Inhalte

Das Bayerische Onkologische Radiologienetzwerk - Standardisierte Bildgebung für eine optimierte Krebsversorgung: Im Interview mit Dr. Mandy Wahlbuhl-Becker

Das Bayerische Onkologische Radiologienetzwerk (BORN) hat das Ziel, Patient:innen und medizinisches Fachpersonal in ganz Bayern zu unterstützen. Durch…

Zwei weibliche medizinische Forscherinnen schauen auf einen Computerscreen

RACOON-RESCUE treibt die Versorgung von pädiatrischem Non-Hodgkin-Lymphom voran

Pädiatrisches Non-Hodgkin-Lymphom (NHL) ist der vierthäufigste Tumor bei Kindern und Jugendlichen, doch den radiologischen Methoden in diesem Bereich…

Sechs MRT-Bilder, linker Frontallappen bei einem 58-jährigen Mann nach Teilresektion, Strahlentherapie und Temozolomid

Universitätsklinikum Tübingen: Neuroonkologische Bildgebung mit Deep Learning Reconstruction (DLR)

Eine aktuelle Studie des Universitätsklinikums Tübingen untersuchte das Potenzial von mittels Deep Learning rekonstruierten (DLR) Bildern in der…