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:
LMU Klinikum München: Überwachung von Prostatakrebsbehandlungen mit VTP und HIFU - Einsatz von multiparametrischer MRT
Die prospektive Studie des LMU Klinikums München untersucht die Behandlung von lokalem Prostatakrebs mit zwei Techniken: der vaskulären…
Universitätsklinikum Heidelberg: Delta-Radiomics-Features von ADC-Karten als frühe Vorhersagevariable des Behandlungserfolgs bei Lungenkrebs
In dieser prospektiven Studie des Universitätsklinikums Heidelberg wurde untersucht, ob Änderungen von radiomischen Merkmalen in diffusionsgewichteten…
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…
Universitätsklinikum Heidelberg: Wichtige bildgebende Merkmale zur Unterscheidung von solid-pseudopapillären Neoplasien von neuroendokrinen Neoplasien des Pankreas
Solid-pseudopapilläre Neoplasien (SPN), auch Frantz-Tumore genannt, sind seltene Tumore des Pankreas, die 2-3 % aller Pankreasneoplasien ausmachen.…
Multizentrische Studie: Vergleich diagnostischer Leitlinien für hepatozelluläres Karzinom
Neueste Fortschritte in MRT-Techniken und der Tumorbiologie haben zu aktualisierten Diagnoseleitlinien verschiedener Leberforschungsverbände für das…
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…
RACOON: Studie hebt die klinische Relevanz von Perikardergüssen als bildgebender Biomarker bei COVID-19-Patienten hervor
Eine multizentrische Studie [1] im Rahmen des deutschen Forschungsinfrastrukturprojekts RACOON (Radiological Cooperative Network of the COVID-19…
UKE Hamburg: Studie zeigt, dass softwaregestützte Auswertungen die Beurteilung nach iRECIST verbessern
Ziel dieser Studie [1] war es, die Praktikabilität und Zuverlässigkeit der manuellen und softwaregestützten Auswertung von CT-Untersuchungen nach…
Universitätsklinikum Ulm: CT-Radiomics und maschinelles Lernen in der Sarkopenie-Bewertung bei Patienten mit Speiseröhren- oder Magenkrebs
In einer aktuellen Studie [1] untersuchten Forscher des Universitätsklinikums Ulm die Rolle der Sarkopenie bei Patienten mit Speiseröhren- oder…
Universitätsklinikum Tübingen: Studie vergleicht die Wirksamkeit von SIRT und CS-PHP bei Aderhautmelanomen mit Lebermetastasen
Eine Studie[1], die von Forschern des Universitätsklinikums Tübingen durchgeführt wurde, verglich retrospektiv die Wirksamkeit zweier auf die Leber…
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