Neue Werkzeuge verbessern die Analyse von Brust-CT-Scans und die Diagnosegenauigkeit.
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Bjoern Menze
Ein fortgeschrittenes KI-Modell verbessert die Erkennung von ischämischen Schlaganfall-Läsionen in MRT-Scans.
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Das untersucht, wie probabilistische Ansätze das kontrastive Lernen im Machine Learning verbessern.
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Eine Herausforderung soll die Tumorkonturierung bei Gehirnscans verbessern, um die Behandlungsplanung zu optimieren.
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Die BraTS Challenge sprengt die Grenzen bei der automatisierten Meningiom-Segmentierung mit Deep Learning.
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Gemeinsame Anstrengungen verbessern die bildgebenden Verfahren bei pädiatrischen Gehirntumoren.
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Ein neuer Ansatz, um realistische 3D-Modelle von Blutgefässen mithilfe von Denoising-Diffusion zu erstellen.
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Eine Methode zur Verbesserung des Modelltrainings mit teilweise gekennzeichneten medizinischen Bildern.
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ISLES’24 hat das Ziel, die Vorhersage von Schlaganfallschäden mithilfe von Bild- und klinischen Daten zu verbessern.
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Einsatz von multimodalem Lernen zur frühzeitigen Erkennung von Herzkrankheiten.
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Die Verwendung von Netzhautbildern zusammen mit Gesundheitsdaten verbessert die Vorhersage des Schlaganfallrisikos.
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Neue Methoden kombinieren Daten, um die Vorhersagen für Schlaganfallrisiken zu verbessern.
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