Veränderungen von Lungentumoren dank Künstlicher Intelligenz schneller und präziser erkennen
Wiederkehrende Tumorverlaufskontrollen sind für eine erfolgreiche Krebstherapie entscheidend. Im Projekt SPIRABENE hat das Fraunhofer-Institut für Digitale Medizin MEVIS eine Deep-Learning-basierte Software entwickelt, die krankheits- und therapiebedingte Veränderungen auf CT-Bildern noch schneller und genauer identifiziert – und so Heilungschancen verbessern und den Klinikalltag erleichtern kann.
Radiologie neu denken: Impulse, Innovationen und Auszeichnungen beim RÖKO 2025
Vom 28. bis 30. Mai 2025 trifft sich die Radiologie-Community zum 106. Deutschen Röntgenkongress, kurz »RÖKO«, in Wiesbaden, Deutschland. Der diesjährige Kongress steht unter dem Motto »W.I.R. gestalten – Wissen. Innovation. Radiologie« mit den übergreifenden Schwerpunktthemen »Neue Arbeit« und »Radiologie in Klinik und Praxis«. Fraunhofer MEVIS wird auch in diesem Jahr wieder mit zahlreichen Beiträgen beim RÖKO vertreten sein.
Fraunhofer MEVIS gratuliert Alessa Hering herzlich zum Gewinn des ersten Preises des renommierten Fraunhofer ICT Dissertation Award 2024. Ausgezeichnet wurde ihre herausragende Dissertation mit dem Titel »Deep-Learning-based Image Registration and Tumor Follow-Up Analysis«, die von der Jury für ihre exzellenten Beiträge zur medizinischen Bildverarbeitung gewürdigt wurde.
Preisverleihung des Basic Track der Bremen Big Data Challenge 2025 zeichnet junge Programmiertalente aus
Bremen, 29. April 2025 – Im Rahmen einer feierlichen Veranstaltung am Cognitive Systems Lab (CSL) der Universität Bremen wurden die besten Teams des Basic Tracks der Bremen Big Data Challenge 2024 ausgezeichnet.
Fraunhofer-Institut für Digitale Medizin MEVIS