Neuste Artikel für Krebsbehandlung

Ein Blick auf das TURBO-Projekt, das die Effizienz der Protonentherapie verbessert.

Forschung zeigt das Potenzial von TLS bei der Verbesserung der Behandlungsergebnisse von Gliomen.

Studie vergleicht Modelle zur Vorhersage der Positronenproduktion in der Krebsbehandlung.

Studie zeigt Einblicke in Knochenmetastasen bei Krebspatienten.

Maschinelles Lernen bietet bessere Vorhersagen für das Wiederauftreten von Blasenkrebs und verbessert die Patientenversorgung.

Untersuchung der Auswirkungen von Betablockern und Salbutamol auf das Risiko und das Überleben bei Prostatakrebs.

Nivolumab sieht vielversprechend aus in der Behandlung, aber die Kosten-Nutzen-Analysen sorgen für Bedenken.

Untersuchung der Rollen von TAK1 und PLCE1 im Zölomkarzinom der Speiseröhre.

Maschinelles Lernen nutzen, um Behandlungen für Patienten mit akuter myeloischer Leukämie anzupassen.

Eine Studie hat ergeben, dass ESPB besseren Schmerzlinderung bietet als QLB nach der Operation.

Hydroporation verbessert die CAR-T-Zelltherapie, indem es die Vitalität der T-Zellen und die Zielgenauigkeit erhöht.

Dynamische Planung verbessert die Tumorzielung während der robotergestützten Strahlentherapie.

Eine Studie zur Erklärbarkeit von Machine-Learning-Modellen für die Behandlung von Bauchspeicheldrüsenkrebs.

PIM-Kinasen sind entscheidend für effektive CD8-T-Zell-Reaktionen in der Immunität und bei Krebs.

KI hilft dabei, neue Antikörper zu entwickeln, die PD-1 anvisieren, um bessere Krebsbehandlungen zu ermöglichen.

Bemühungen, den Zugang von Patienten zu Präzisionsonkologie-Therapien in ländlichen Gegenden zu verbessern.

Forscher untersuchen neue Behandlungen für Krebszellen, die resistent gegen Cisplatin sind.

Eine Studie zeigt, wie die Planung von fortgeschrittener Pflege das Lebensende von AML-Patienten verbessert.

Forschung zeigt, dass Gold-Nanopartikel die Wirksamkeit von Strahlentherapie verbessern, indem sie Ionisationscluster beeinflussen.

Studie zeigt Lipidveränderungen, die mit schmerzhaften Nebenwirkungen der Chemotherapie zusammenhängen.

UnifyImmun sagt vorher, wie Antikörper binden, und verbessert damit die Wirksamkeit von Immuntherapien gegen Krebs.

Verbesserung der Kommunikation zwischen Krebspatienten und Gesundheitsdienstleistern mithilfe von KI.

UPINN verbessert unsere Fähigkeit, die Wirkungen von Chemotherapie-Medikamenten zu modellieren und vorherzusagen.

Schlüsselelemente, die die Rückfallraten von Krebs nach der Operation beeinflussen, werden hervorgehoben.

KI-Technologien verbessern die Erkennung und Behandlungsgenauigkeit von Schilddrüsenkrebs.

RSTAR-Net reduziert Streifenartefakte in Lungenkrebsbildern und verbessert die Behandlungspräzision.

Untersuchung, wie Strahlungsdosisraten die Bildung von Hydroxylradikalen beeinflussen.

Das DEMO-Design zielt darauf ab, die Dosissuche in Onkologie-Studien mithilfe von biologischen Markern zu verbessern.

Experten legen klarere Kriterien für die Diagnose und Behandlung von ORNJ fest.

Untersuchen, wie Krebszellen ihren Energieverbrauch ändern, um zu überleben und zu wachsen.

Ein neuer Bayesscher Ansatz verbessert die Schätzung der Stichprobengrösse in klinischen Studien.

Neue Erkenntnisse darüber, wie Immuntherapie die Ergebnisse bei Lungenkrebs verbessert.

MMIST-ccRCC bietet umfassende Daten für personalisierte Krebsbehandlung.

Bayesian Federated Inference ermöglicht datenschutzfreundliche Überlebensanalysen in der Krebsforschung.

Die Verwendung von Hydrogelen für präzise Medikamentenabgabe verbessert die Behandlungsergebnisse bei Krebs.

Eine Studie untersucht, wie KI bessere Vorhersagen für Glioblastom-Patienten treffen kann.

Die Bedeutung von Protoneninteraktionen mit Kortikalknochen in der Krebstherapie erkunden.

Eine KI-Methode verbessert die Vorhersagen der Strahlentherapie-Dosis, indem sie die Unsicherheit schätzt.

Eine Herausforderung soll die Tumorkonturierung bei Gehirnscans verbessern, um die Behandlungsplanung zu optimieren.

Die BraTS Challenge sprengt die Grenzen bei der automatisierten Meningiom-Segmentierung mit Deep Learning.