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

PD Dr. Wolfgang Kunz

Das mint Analytics Add-on in mint Lesion™ erweitert die Funktionalität des strukturierten Response Assessment um eine unmittelbare Visualisierung erhobener Daten, im Gesamten oder je Trial. Ein potentieller Mehrwert ergibt sich für Radiologen, Onkologen, Studienzentren und Sponsoren im Monitoring und in der Datenanalyse. mint Analytics hat großes Potential die wissenschaftliche Nutzung der erhobenen radiologischen Daten zu beschleunigen.

Ähnliche Inhalte

Ähnliche Inhalte

Puzzleteile verbinden sich zu einem interoperablen System

FHIR im Gesundheitswesen: Das Potenzial der Interoperabilität

Im Gesundheitswesen ist die Interoperabilität ein wichtiger Wegbereiter: Interoperable Systeme ermöglichen die nahtlose Kommunikation von…

Drei wichtigen Sequenzen (FLAIR, T2, T1 mit Kontrastmittel) in der Glioblastom-Bewertung

Optimierung der Bildgebung bei Glioblastomen: Verbesserung der MRT-Effizienz und -Qualität durch Deep Learning

Diese Studie untersucht den Einsatz von Deep Learning (DL) zur Optimierung von MRT-Protokollen bei Patient:innen mit Glioblastomen, mit dem Ziel, die…

Drei wichtigen Sequenzen (FLAIR, T2, T1 mit Kontrastmittel) in der Glioblastom-Bewertung

Universitätsklinikum Tübingen: Fortschritte in der Effizienz von MRT bei der Behandlung von Glioblastomen durch Deep Learning

Diese Studie untersucht den Einsatz von Deep Learning (DL) zur Optimierung von MRT-Protokollen für Patient:innen mit Glioblastomen. Glioblastome, die…