Bedeutsame Erkenntnisse aus der radiologischen Forschung

Entdecken Sie eine Sammlung von Zusammenfassungen kürzlich durchgeführter Studien, die aktuelle Themen wie strukturierte Befundung, Texturanalyse, Radiomics oder neue Imaging Biomarker beleuchten. Erfahren Sie, welche Rolle mint Lesion™ in diesen Studien gespielt hat, und kontaktieren Sie uns, wenn Sie Fragen zu unserer Softwareplattform haben.

Hier finden Sie eine detaillierte Liste wissenschaftlicher Publikationen, in denen mint Lesion™ eine wesentliche Rolle gespielt hat:

Zu den Publikationen

Felix Gruler

Die Chance, zur datengetriebenen Medizin von morgen beizutragen sowie die Kommunikation innerhalb und zwischen Krankenhäusern zu verbessern, spornt mich jeden Tag an. Dies in Kooperation mit den innovativsten Krebszentren der Welt zu tun, ist extrem spannend.

Ähnliche Inhalte

Ähnliche Inhalte

Radiologe nutzt KI zur Auswertung medizinischer Bilder

Förderung des föderierten Lernens in der Radiologie in der Praxis

Federated Learning (FL) ermöglicht kollaboratives Modelltraining ohne Datenzentralisierung - ein entscheidender Aspekt für die radiologische…

Schematische Darstellung der Federated-Learning Studie und ihrer Dateninfastruktur

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…

ESGAR 2024

28.05. bis 31.05.2024 GÖTEBORG, SCHWEDEN

35. Jahrestagung und Postgraduiertenkurs der Europäischen Gesellschaft für gastrointestinale und abdominale Radiologie