Neuste Artikel für CT-Scans

Eine Studie untersucht automatisierte Methoden zur Messung von Aszites mithilfe von Deep-Learning-Algorithmen.

Ein neuer Ansatz zur frühen Erkennung von Lungenkrebs mithilfe automatisierter Bildanalyse.

Die Schwierigkeiten bei der Identifizierung von extranodaler Ausdehnung und deren Einfluss auf die Behandlung untersuchen.

Ein Blick darauf, wie POCUS die Diagnose einer Dünndarmobstruktion beeinflusst.

Neue Techniken verbessern das Tracking von Tumorveränderungen während der Chemotherapie bei Eierstockkrebs.

Neue Methoden verbessern die Schlaganfallrisikobewertung mit IAC-Analyse.

Innovativer Ansatz verbessert die Erkennung und das Verständnis von ICH in der Gehirnbildgebung.

Ein neues Modell verbessert die Prognosevorhersage für Patienten mit intrakranieller Blutung.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit von Berichten, indem sie sich auf erkannte Abnormalitäten in CT-Scans konzentriert.

Eine neue Methode verbessert die Erkennung von Gehirnblutungen bei Traumafällen mithilfe von Deep Learning.

Studie untersucht die Angemessenheit von CT-Scans in ressourcenarmen Gesundheitssystemen.

Ein neues Modell sagt die CST-Integrität aus CT-Scans für die Schlaganfall-Rehabilitation voraus.

Neue Technologie verbessert die Bewertung von koronaren Kalziumwerten für bessere Herzgesundheitsanalysen.

Ein neues System verbessert die frühe Erkennung von Lungenkrebs, indem es Knötchen in CT-Scans identifiziert.

Forschung verbessert die Identifizierung von Knochenmetastasen durch die Generierung synthetischer Daten.

Ein Blick auf verbesserte Methoden zur Diagnose von Prostatakrebs.

Eine neue Methode verbessert die Segmentierung von Lebergefässen in der medizinischen Bildgebung.

Die Kombination von Bildgebung und genetischen Daten verbessert die Genauigkeit der Lungenkrebsdiagnose.

Die Kombination von medizinischen Bildern und genetischen Daten verbessert die Vorhersagen zur Überlebensrate bei Lungenkrebs.

Curriculum Learning nutzen, um die Atemwegssegmentierung in Lungen-Scans zu verbessern.

Untersuchung der Auswirkungen von Asbestexposition auf Lungenkrebs in Japan.

Diese Studie bewertet Aufforderungsstrategien für die Knochensegmentierung mit SAM-Modellen.

AI nutzen für bessere COVID-19-Diagnosen durch medizinische Bildgebung.

Neue Methoden verbessern Vorhersagen künftiger Gesundheitsprobleme mithilfe von medizinischen Bildern.

Eine neue Methode verbessert CT-Bilder bei begrenzten Winkeln für eine bessere Diagnose.

Eine Studie über die Nutzung von CNNs zur verbesserten Klassifizierung und Diagnose von Meningeomen.

Eine neue Methode für bessere Lungenbilder könnte die Diagnosen von Patienten verändern.

MulModSeg vereinfacht die Segmentierung medizinischer Bilder für bessere Diagnosen und Behandlungen.

PEP-Net verbessert die Vorhersage der Überlebensraten für Patienten mit Lungenembolie.

TSUBF-Net verbessert die CT-Scan-Analyse bei Adenoidhypertrophie und hilft bei der Diagnose und Behandlung.

Forschung wirft Licht auf die Herausforderungen bei der Früherkennung von Eierstockkrebs.

Forschung findet wichtige Mikro-RNAs, die die frühe Diagnose von Bauchspeicheldrüsenkrebs verbessern könnten.

Die Patientenaufnahmen steigen, aber die bildgebenden Tests ziehen nicht nach.

Ein neuer Datensatz revolutioniert die Analyse von medizinischen Bildern und deren Beschreibungen.

AirwayAtlas vereinfacht die Analyse der Atemwege für eine bessere Diagnose von Lungenerkrankungen.

MiniGPT-Pancreas hilft Ärzten, Bauchspeicheldrüsenkrebs früher mit KI-Technologie zu erkennen.