MRT-Untersuchungen könnten für Patienten künftig angenehmer werden: Fraunhofer-Forscherteams konnten die Empfindlichkeit von MRT-Geräten unter bestimmten Umständen um ein Vielfaches nach oben schrauben. Zudem können diese Materialien die Untersuchung beschleunigen und leiser gestalten.
Alle Bilddaten verbleiben an ihrer ursprünglichen Institution – geteilt werden die Analyse-Algorithmen. Das ist der Ansatz der neuen 'Joint Imaging Platform' für die Analyse medizinischer Bilder.
Um Kindern die Angst vor einer MRT-Untersuchung zu mindern, haben Forschende der Universität Duisburg-Essen ein integriertes Virtual-Reality-System entwickelt. Auf diese Weise soll der Einsatz von Sedativa und Narkosemitteln bei Kindern reduziert werden.
Startups möchten die Zukunftsvision der maschinellen Diagnostik wahr werden lassen. Ihre Software-Lösungen quantifizieren Hirnvolumina, charakterisieren Hirnläsionen und identifizieren ischämische Infarkte. Für die klinische Routinepraxis reicht das noch nicht, meint Michael Forsting, Universitätsklinikum Essen.
Stellvertretend für die Lehrenden des Querschnittsbereichs 'Bildgebende Verfahren, Strahlenbehandlung und Strahlenschutz' zeichnet die Fachschaft Medizin der Friedrich-Schiller-Universität Jena zwei Lehrende mit dem diesjährigen Lehrpreis aus.
Künstliche Intelligenz (KI) kann und wird die klinische Praxis in vielerlei Hinsicht verbessern – von der Terminvergabe bis zur Therapieplanung. Luis Martí-Bonmatí, La Fe Health Research Institute, Valencia, Spanien, sieht eine erfolgreiche Zukunft für die Verbindung von Mensch und Maschine.
Intakte menschliche Organe und ihre zugrunde liegenden komplexen Strukturen durchsichtig zu machen, ist jetzt erstmals WissenschaftlerInnen aus München gelungen. Strukturelle Kartierungen von Organen bergen das Potenzial, künftig als Vorlage für 3D-Bioprinting-Technologien zum Einsatz zu kommen. Das wäre ein wichtiger Schritt, um in Zukunft künstliche Alternativen als Ersatz für benötigte Spenderorgane zu erzeugen.
Ein roboterassistiertes System zur Intubation unterstützt weniger erfahrene Ärzte und Retter.
Die Grenzen zwischen Bildgebung, Klinik, Labor und Pathologie lösen sich auf. Was das für die Radiologie bedeutet, schilderte Jens Ricke, Klinikum der Universität München.
Die Computertomographie hat ihre Faszination nicht verloren. Integration von KI-Algorithmen wird die CT-Diagnostik verändern.
