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Bild: Ein Röntgenbild der Lunge, auf dem die Lunge zum größten Teil weiß gefüllt ist; Copyright: HHN

Studentin entwickelt Röntgen-Software für COVID-19-Diagnose

10.08.2020

Das neuartige Corona-Virus SARS-CoV-2 fordert schnelle Lösungen, um Erkrankten effizient helfen zu können. Eine Früherkennung kann insbesondere bei einem potentiell schweren Verlauf Leben retten. Genau hier setzt die Studentin Lena Kopp an. Sie entwickelte eine Röntgen-Software zur Früherkennung einer Corona-Infektion.
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Bild: Achsel einer jungen Frau mit einer Narbe; Copyright: PantherMedia/sirawit99 (YAYMicro)

Operation oder Bestrahlung: gleiche Heilungschancen, mehr Lebensqualität bei Brustkrebs?

28.07.2020

Ist ein chirurgisches Verfahren der Brustkrebstherapie, bei dem weniger Lymphknoten entfernt, aber mit höherer Dosis bestrahlt wird, ebenso sicher und wirksam wie das radikalere Standardverfahren?
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Bild: Luftaufnahme des unfertigen Krankenhauses in der Savanne; Copyright: Dagmar Braun

Medizintechnik, die ankommt: ein Krankenhaus für Togo

10.02.2020

Wer viel Glück im Leben hat, sollte etwas davon weitergeben – und ein bisschen verrückt sein. Das findet zumindest Prof. Dagmar Braun, die gemeinsam mit ihrem Mann den Bau eines Krankenhauses im afrikanischen Togo initiiert hat. Eine flächendeckende medizinische Versorgung gibt es dort aktuell nicht. Um die Defizite auszugleichen, werden vor allem Geräte für die Chirurgie und Gynäkologie benötigt.
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Bild: Roboter betrachtet riesige Menge an CT-Bildern des Gehirns; Copyright: panthermedia.net/phonlamai

KI in der Bildgebung: wie Maschinen unsere Datenberge bezwingen

02.09.2019

In der modernen Medizin, insbesondere im Bereich der Bildgebung, werden massenweise Daten produziert – so viele, dass Radiologen kaum mit der Befundung der Bilder hinterherkommen. Künstliche Intelligenz könnte die Lösung für dieses Problem sein. Aber wie genau kann sie dabei helfen? Wie sieht eine Zusammenarbeit von Mensch und Maschine aus? Und was wird in Zukunft noch möglich sein?
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Bild: DLIR-Aufnahme der Aorta; Copyright: GE Healthcare

Deep Learning Image Reconstruction – wie KI im Klinikalltag aussieht

02.09.2019

Künstliche Intelligenz ist in der Medizin längst keine Zukunftsmusik mehr. Viele Studien und erste Anwendungsbeispiele zeigen, dass sie zum Teil bessere Ergebnisse erzielt als der menschliche Mediziner. Am Universitätsklinikum Jena ist die Arbeit mit KI bereits gelebte Praxis. Als weltweit erste Einrichtung setzt es Algorithmen in der radiologischen Routine ein, um CT-Bilder zu rekonstruieren.
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Bild: Roboter zeigt mit dem Finger auf CT-Bilder des Hirns, im Hintergrund ein CT-Gerät; Copyright: panthermedia.net/phonlamai

Mensch vs. Maschine – der Nutzen von KI in der Bildgebung

02.09.2019

Gerade in der Radiologie werden große Datenmengen produziert, die sich ohne die Hilfe intelligenter Systeme nicht mehr verwalten lassen. Das betrifft vor allem die Befundung medizinischer Bilder. Wofür Ärzte jahrelange Erfahrung, mehrere Stunden Arbeit und höchste Konzentration benötigen, schafft Künstliche Intelligenz innerhalb weniger Sekunden.
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Bild: Mann liegt auf dem Boden, vor ihm der mobile Roboter mit Tablet; Copyright: Fraunhofer IPA

MobiKa – programmiert aufs Helfen

22.05.2019

Verschiedene Erkrankungen oder auch das Alter fordern sie, die Hilfe im Alltag. Doch Angehörige oder Pflegepersonal sind nicht immer zur Stelle. MobiKa soll als mobiler Serviceroboter Betroffene unterstützen, sie motivieren und ihnen wieder mehr Lebensqualität schenken.
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Bild: Screenshot der VR-App: ein kleiner Pinguin sitzt auf der Liege des MRT-Gerätes; Copyright: Entertainment Computing Group, Uni DUE & LAVAlabs Moving Images

Gamification: wie Pinguine Kindern die Angst vor dem MRT nehmen

23.04.2019

Es ist laut, eng und beängstigend – so nehmen Kinder die Untersuchung im Magnetresonanztomographen wahr. Aus Angst sind sie häufig so unruhig, dass die Bilder verwackeln oder der Scan sogar abgebrochen werden muss. Mit dem Pingunauten Trainer haben Forscher nun eine App entwickelt, die auf Virtual Reality beruht und die kleinen Patienten behutsam auf die MRT vorbereiten soll.
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Bild: Ein Mann liegt auf einer Behandlungsliege unter einem Strahlentherapiegerät; Copyright: panthermedia.net/adriaticphoto

Herzrhythmusstörungen: Behandlung im Linearbeschleuniger

08.04.2019

Herzrhythmusstörungen entstehen, wenn Nervenzellen unkontrolliert Kontraktionen des Herzmuskels auslösen. Sie werden entweder medikamentös oder durch eine Katheterablation des Gewebes behandelt. Bei einem Patienten, bei dem dies nicht möglich war, wendeten Kardiologen und Strahlentherapeuten in einer interdisziplinären Zusammenarbeit mit der Präzisionsbestrahlung einen neuen Ansatz an.
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Bild: graphisch dargestellte Schritte der Lungensegmentierung; Copyright: Universitätsklinikum Carl Gustav Carus/A. Braune

Lungensegmentierung: weniger Aufwand dank neuer Algorithmen

01.10.2018

Der Blick in die Lunge ist aufwendig. Um das Atmungsorgan von anderen Organen, Geweben und Strukturen zu segmentieren, müssen zwischen 200 und 500 computertomographische Bilder aufgenommen und anschließend manuell gekennzeichnet werden – ein Prozess, der bis zu sechs Stunden dauert. Ein optimiertes Computerprogramm schafft dies nun innerhalb weniger Sekunden.
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Bild: Radiologieassistent drückt einen Knopf an der Front eines CTs; Copyright: panthermedia.net/Arne Trautmann

Lungenkrebs: Screening mit der Low-Dose-CT

01.10.2018

Lungenkrebs ist eine der häufigsten Krebsarten und dabei auch eine der tödlichsten. Häufig sind seine Symptome eher unspezifisch, sodass die Erkrankung zu spät entdeckt wird. Ein flächendeckendes Screening gibt es noch nicht. Dies könnte sich mit der Low-Dose-CT ändern. Dabei geht es aber nicht nur um das technisch Machbare: Auch gesundheitspolitisch muss ein Screening sinnvoll sein.
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Bild: Mann arbeitet an einem Computer, der ein Modell der menschlichen Leber zeigt; Copyright: Fraunhofer MEVIS

KI in der Medizin: Maschinen lernen nicht wie Menschen

01.08.2018

Seit Jahren blickt die Medizin auf KI-Methoden, die Ärzten die Arbeit erleichtern sollen. Computer verfügen zwar nicht über medizinisches Fachwissen aus einem jahrelangen Studium, aber sie sind in der Lage, bestimmte Merkmale und Muster in Datensätzen zu erkennen und daraus Schlüsse zu ziehen.
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Bild: Junge Radiologin betrachtet Aufnahmen des Schädels und macht sich Notizen; Copyright: panthermedia.net/mark@rocketclips.com

Radiologie: maschinelles Lernen zur Unterstützung der Befundung

08.03.2018

Automatisierung stellt in vielen Arbeitsbereichen eine Erleichterung dar, aber ist sie auch eine Lösung für die Befundung von medizinischen Bilddaten? Kann ein Computer überhaupt zuverlässig genug arbeiten, um bei medizinischen Entscheidung mitzuwirken? Landshuter Forscher beschäftigen sich mit der Frage, wie lernende Algorithmen zuverlässiger arbeiten und Radiologen unterstützen können.
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