Gesundheitswissenschaften - Radiologie und Bildgebung

Die Überwachung der Behandlungsergebnisse bei Kopf- und Halskrebs mit MR-Linacs zeigt vielversprechende Fortschritte.

Neue Studie hebt den prädiktiven Wert von SPECT-Bildern für die Herzgesundheit hervor.

Dieser Artikel behandelt die Rolle von Deep Learning zur Verbesserung der Genauigkeit in der medizinischen Bildgebung.

Studie zeigt, wie Tau-Spiegel den kognitiven Rückgang bei Alzheimer beeinflussen.

Untersuchen, wie der locus coeruleus Emotionen und Gedächtnis im Alter beeinflusst.

Studie verbindet chronische Migräne mit beschleunigtem Gehirnalterungsprozess.

Eine Studie untersucht die Genauigkeit von Brustultraschall bei der Diagnose von TB bei Kindern.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit bei der Kartierung von Gehirnwegen für die Neurochirurgie.

Eine Studie bewertet die Verwendung der Z2-Software zur Einschätzung der Schwere von COVID-19-Pneumonie.

Ein Überblick über MRI-Systeme und Herausforderungen bei der Qualitätskontrolle in Nigeria.

Forschung zeigt ein Modell zur Vorhersage der COVID-19-Mortalität von Patienten basierend auf Risikofaktoren.

Neue Methoden verbessern die Kartierung der Gehirnaktivität für Patienten mit Bewegungsproblemen.

Untersuchung von ChatGPTs Rolle bei der Verbesserung der Radiologieberichterstattung in Ägyptens Notfallsituationen.

Forschung zeigt Einblicke in Aufmerksamkeitsprobleme, die mit der Gehirnvernetzung bei MS-Patienten zusammenhängen.

Diese Studie untersucht, wie MRI den kognitiven Rückgang bei Parkinson im Laufe der Zeit verfolgen kann.

Studie zeigt Geschlechtsunterschiede in den Dimensionen des Foramen magnum bei der Bevölkerung von Bauchi.

Eine Studie zeigt, dass KI effizient beim Verfassen von Radiologieberichten helfen kann.

Ein Blick auf Bildgebungstests zur Diagnose von Lungenembolien.

Studie untersucht die Muskelreaktion auf BTX-Behandlung bei Kindern mit Zerebralparese.

Studie zeigt ungewöhnliche Lungensymptome bei COVID-19-Patienten mit Omikron-Variante.

Früherkennung verbessern für bessere Behandlungsergebnisse.

Forschung zeigt einen Zusammenhang zwischen Valeriansäure und Muskelmasse bei gesunden Erwachsenen.

Studie untersucht, wie gut MRTs Tumorreaktionen während der Bestrahlung anzeigen.

Eine Studie untersucht die Genauigkeit von ChatGPT bei der Diagnose komplexer neuroradiologischer Fälle.

Diese Studie bewertet Few-Shot-Lernmethoden in der medizinischen Bildklassifikation.

Eine Studie zeigt erhebliche Veränderungen im Gehirn von Alzheimer-Patienten im Vergleich zu gesunden Menschen.

Forschung zeigt wichtige Erkenntnisse über die Gehirndynamik, die den Verlauf von Alzheimer beeinflusst.

Fundamentale Modelle verbessern Bildmarker und steigern die Ergebnisse für Patienten im Gesundheitswesen.

Untersuchung der Demografie von Kliniker*innen und deren Einfluss auf die Segmentierung in der Strahlentherapie.

Ein neues Tool könnte helfen, den Schlaganfallbeginn besser zu bestimmen, um die Behandlung zu verbessern.

Ein neues Framework verbessert die Transparenz und klinische Akzeptanz in der Auto-Segmentierung.

Neues Deep-Learning-Modell verbessert die Tumorsegmentierungsgenauigkeit bei Kindern.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit bei der Diagnose von Alzheimer mit MRT und Machine Learning.

Studie zeigt, wie Eisenablagerungen mit Stoffwechselveränderungen bei MS zusammenhängen.

Neue fPET-Methode verbessert die Messung der Gehirnaktivität ohne invasive Blutabnahme.

Fortgeschrittene MRT-Scans helfen, Gehirnprobleme bei Neugeborenen frühzeitig zu erkennen.

Ein Blick auf neue MRT-Methoden zur Untersuchung des Stoffwechsels von Prostatakrebs.

Neue Software verbessert die MRT-Analyse für Epilepsie-Patienten mit hippocampaler Sklerose.

Neue Bildgebungsmethode zeigt, wie das Herz Energie in Echtzeit nutzt.

Untersuchung der Rolle von aufgabenbasiertem und resting-state fMRI bei der OP-Planung.