Neuste Artikel für Radiologie

Neues Modell verbessert die Genauigkeit bei der Erkennung von Mediastinaltumoren mit semi-supervised Learning.

Die PCCT-Technologie bietet hochauflösende Bilder mit weniger Strahlung für mehr Sicherheit der Patienten.

Studie zeigt, dass die Bildregistrierung die Ausrichtung verbessert, aber nicht die diagnostische Leistung.

Eine neue Methode verbessert Niedrigdosis-CT-Scans, indem sie das Rauschen effektiv reduziert.

Der MOCCA-Algorithmus verbessert die Geschwindigkeit und Qualität von MRI-Bildern, indem er unvollständige Daten nutzt.

Diese Studie bewertet Deep-Learning-Methoden zum Markieren von Krebsgeschwüren in medizinischen Scans.

Ein gemeinsames Modell verbessert die Vorhersagen zur Brustdichte mit Hilfe von Niedrigdosis-Mammografien.

KI-Systeme verbessern die Genauigkeit der Diagnosen bei der Analyse von Brust-Röntgenaufnahmen.

Neue Methoden zur effektiven Abrufung von 3D-Medizinbildern erkunden.

ToNNO verbessert die Geschwindigkeit und Genauigkeit der 3D-Medizinbildbeschriftung.

Mamba-Ahnet verbessert die medizinische Bildsegmentierung für eine genaue Erkennung von Läsionen.

Synthesedaten bieten vielversprechende Lösungen für Herausforderungen in der medizinischen Bildgebung.

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

Ein neues Modell hilft dabei, medizinische Bilder von COVID-19 zu analysieren.

Ein neuer Rahmen verbessert das Training für Mammographien, um die Radiologieausbildung zu optimieren.

Ein neues KI-Tool verbessert den Prüfungsprozess für Röntgenbefunde des Brustkorbs.

Das KI-Modell Merlin verbessert das Lesen von Bauch-CT-Scans.

Neues Framework nutzt 3D-Bilder für präzise Radiologieberichte.

Erforschen von KI-Lösungen, um den Mangel an Radiologen zu bekämpfen und die Patientenversorgung zu verbessern.

Neue Methode verbessert die CT-Bildqualität und verringert die Strahlenbelastung.

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

Die Kombination von Patientendaten mit Röntgenaufnahmen des Brustkorbs verbessert die Genauigkeit der Berichte und die Patientenversorgung.

Ein neues Netzwerk verbessert die Genauigkeit bei der Tumorseparierung von Krebs aus PET- und CT-Bildern.

Die Genauigkeit medizinischer Berichte durch innovative Tagging-Methoden verbessern.

Eine frühe Erkennung von Prostatakrebs verbessert die Behandlungsergebnisse.

Neues Modell verbessert die Genauigkeit und verringert die Unsicherheit bei der Diagnose von Prostatakrebs.

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

Diese Studie schlägt einen fortschrittlichen Ansatz zur Analyse von Wirbelbrüchen mit Deep Learning vor.

LeDNet verbessert die Analyse von Brust-Röntgenbildern für eine bessere Klassifizierung von Lungenerkrankungen.

MiniGPT-Med hilft Radiologen, die Diagnosengenauigkeit und Effizienz zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Bildausrichtung mit Deep-Learning-Techniken für bessere klinische Ergebnisse.

Eine neue Methode verbessert die Lokalisierung von Gammastrahlenquellen für bessere OP-Ergebnisse.

KI hilft dabei, die Effizienz von Röntgenberichten für die Brust zu verbessern, angesichts der Herausforderungen im NHS.

Neue Methode reduziert Strahlung in DSA-Bildern und verbessert gleichzeitig die Bildqualität.

Neues KI-Modell verbessert die Interpretation von Röntgenbildern des Brustkorbs für genauere Diagnosen.

Ein neues Tool verbessert die Segmentierungsgenauigkeit bei 7T-MRT-Gehirnbildern.

Die Integration von klinischen Daten mit Röntgenbildern verbessert die diagnostische Genauigkeit.

Ein zweistufiger Ansatz verbessert die Genauigkeit der Segmentierung von Hirnmetastasen mit MRT.

Forschung untersucht virtuelle Bilder, um die Effizienz von Brust-MRTs zu verbessern und den Einsatz von Kontrastmitteln zu reduzieren.

Forscher verbessern die Technologie zur Identifizierung von Handgelenkfrakturen in Röntgenaufnahmen von Kindern.