Dass die MRT für die Diagnostik und Therapie von Brusterkrankungen genutzt wird, ist längst keine Frage mehr: Die Hauptindikationen sind klar. Randindikationen bleiben aber in der Diskussion. Mit Radiomics wird sich die Rolle der Mamma-MRT weiter verändern.
Hedvig Hricak kommentierte die Methoden der metabolischen Bildgebung: Sie böten gerade in der Onkologie großen Patientennutzen. Allerdings habe die Medizin Entwicklungen wie die MR-Spektroskopie zu früh aufgegeben.
Anfassbare Gefäßmodelle sind schon heute in der Lage, Chirurgen bei verschiedenen Gefäßinterventionen praktisch zu unterstützen.
Compressed Sensing und Deep Learning bilden die Grundlage für ein kontinuierliches und umfassendes Abtasten von Signalen, das den Workflow in der MRT nachhaltig verändern dürfte.
Diabetische Gefäßerkrankungen sind eine diagnostische und therapeutische Herausforderung. Mit der MR-Bildgebung lassen sich Gefäße am Unterschenkel gut beurteilen.
Die MRT-Bildgebung der Aorta geht längst über die reine Darstellung des Gefäßlumens hinaus. Bei Patienten ohne Kontraindikationen für die MRT ist sie die Methode der Wahl. Bernd Wintersperger spickte seine Übersicht der wichtigsten Punkte zur aortalen MRA mit Tipps aus seiner klinischen Praxis.
Bei der künstlichen Intelligenz (AI) spielt die händische Dateneingabe keine Rolle. Die Maschinen lernen von eingespeisten Datensätzen. Das Erkennen prognostischer Marker erfordert dagegen weiterhin die Fachkompetenz der RadiologInnen.
Eine extensive Literaturrecherche berücksichtigte evidenzbasierte Untersuchungen zur Prävention der akuten Niereninsuffizienz nach Kontrastmittelgabe und führte zu neuen Empfehlungen.
Interstitielle Lungenerkrankungen sind teils schwer voneinander abzugrenzen. Lernende Computersysteme verbessern ihre Differenzierung. Neue prognostische Parameter können verifiziert werden.
Anfang 2017 hat die aktualisierte TNM-Nomenklatur die alte Version, TNM-7, abgelöst. Die neue TNM-8 gilt weltweit für alle Lungenkarzinome. Veränderungen finden sich vor allem bei der Tumorgröße.
