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322 Ergebnis(se)
PET-Aufnahmen des Torsos mit relevanten falsch-positiven Befunden, markiert durch rote gestrichelte Kreise, und korrekt erkannten Läsionen (True Positives) in Grün
LMU Klinikum München: Künstliche Intelligenz für das TNM-Staging beim NSCLC – Wie gut sind KI-basierte Segmentierungen wirklich?

Die aktuelle Studie „Artificial intelligence for TNM staging in NSCLC – a critical appraisal of segmentation utility in [18F]FDG PET/CT“ untersucht kritisch, welchen klinischen Mehrwert künstliche…

Teilnehmende beim RECIST and Beyond Workshop in Köln während des Hands-on Trainings in mint Lesion zur strukturierten Tumorresponse-Bewertung.
Erfolgreicher Workshop „RECIST and Beyond“ in Köln: Präzise onkologische Bildgebung im Fokus

Wie lassen sich komplexe Tumorbefunde sicher, reproduzierbar und leitlinienkonform beurteilen?

[Translate to German:]
COVID-19

Strukturierte longitudinale Auswertung und Analyse von radiologischen und klinischen Daten

RSNA 2025
bis Organizer:
Starts: 30.11.2025
Ends:

Annual Meeting of the Radiological Society of North America

Screenshot der mint-Lesion-Oberfläche mit RANO-2.0-Konfiguration, Tumorburden-Berechnung und strukturierten neuroonkologischen Bewertungstools.
Implementierung von RANO 2.0 für neuroonkologische klinische Studien in mint Lesion

Die Bewertung des Tumoransprechens in neuroonkologischen klinischen Studien erfordert besondere Sorgfalt hinsichtlich der Messprotokolle und der Voraussetzungen für Bestätigungsscans. Um den sich…

BioPharma Clinical Trials Nexus
bis Organizer:
Starts: 18.11.2025
Ends:

24th BioPharma Clinical Trials Nexus

[Translate to German:] Interview with Prof. Timm Denecke about the RACOON-MARDER project and AI-powered early detection of liver cancer using MRI
„Das Unsichtbare sichtbar machen“: Wie RACOON-MARDER mit MRT und KI die Früherkennung von Leberkrebs verbessern möchte

Das hepatozelluläre Karzinom (HCC) ist ein potenziell tödlicher Tumor. Der entscheidende Faktor: der Zeitpunkt der Diagnose. Wird HCC früh erkannt, bestehen Chancen auf eine vollständige Entfernung…

Bild eines Patienten, der einen MRT-Scan bekommt, um zu illustrieren, wie die RACOON-Projekte in Deutschland, durch Bildgebung, strukturierte Befundung und KI gemeinsam die klinische Forschung verbessern.
RACOON – Bildgebung, Daten & Zusammenarbeit für bessere Entscheidungen

Die moderne Radiologie steht vor einer zentralen Frage: Wie lassen sich Bildgebung und klinische Daten so verbinden, dass Diagnosen präziser, Entscheidungen fundierter und Therapien individueller…

Interview mit Prof. Dr. Timm Denecke über das RACOON-MARDER-Projekt zur KI-gestützten Früherkennung von Leberkrebs mittels MRT.
Früherkennung neu gedacht: Wie RACOON-MARDER Leberkrebs früher sichtbar machen will

Das hepatozelluläre Karzinom (HCC) wird oft erst spät entdeckt – mit gravierenden Folgen für Therapie und Überlebenschancen. Das Forschungsprojekt RACOON-MARDER will das ändern. Mit MRT-Bildgebung,…

mint Lesions Research Suite: moderne Plattform für die bildbasierte Forschung für akademische Teams
mint Lesion Research Suite: Die flexible Forschungsplattform für skalierbare, mono- und multizentrische Bildgebungsstudien

mint Lesions Research Suite ist eine moderne Plattform für die bildbasierte Forschung, die akademische Teams dabei unterstützt, ihre Studien sowohl mono- als auch multizentrisch effizienter und…