Dr. Clemens Hentschke

Mint Medical arbeitet am Warp-Antrieb für die Radiologie des 21. Jahrhunderts, indem es eine strukturierte Befundung für die KI freisetzt.

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…