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FHIR im Gesundheitswesen: Das Potenzial der Interoperabilität
Im Gesundheitswesen ist die Interoperabilität ein wichtiger Wegbereiter: Interoperable Systeme ermöglichen die nahtlose Kommunikation von Patienteninformationen und führen dadurch zu signifikanten…
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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 Scanzeit zu verkürzen und die Bildqualität zu…
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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 häufigsten und aggressivsten bösartigen…
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Einblicke in das BORN-Projekt: Entwicklung und Erfolge mit Dr. Maurice Heimer
Das BORN-Projekt des Bayerischen Zentrums für Krebsforschung (BZKF) schreitet in seiner zweiten Förderphase zügig voran. Ein zentraler Aspekt ist die Entwicklung strukturierter Befundungsvorlagen,…
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Ein Blick auf das BORN-Projekt des BZKF: Interview mit Dr. Maurice Heimer von der Klinik und Poliklinik für Radiologie am LMU Klinikum
Das Bayernweite Onkologische Radiologie Netzwerk (BORN) befindet sich zwischenzeitlich in der zweiten Förderphase und schreitet mit schnellen Schritten voran. Das Projekt wurde im August 2022 mit…
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