Die neusten Beiträge
Deep Learning: Einsatz für eine präzisere Krebstherapie
Komplexe Krankheiten wie Krebs entstehen durch das Zusammenspiel verschiedener biologischer Faktoren auf DNA-, RNA- und Proteinebene. Charakteristische Veränderungen, wie z.B. die produzierte Menge an HER2-Protein bei Brust- oder Magenkrebs werden oft erfasst, aber in der Regel noch nicht in Verbindung mit allen anderen therapierelevanten Faktoren analysiert.
Präzise Behandlung durch multimodale Datenanalyse
Das KI-Tool Flexynesis nutzt Deep Learning, um komplexe Patientendaten auszuwerten und die bestmögliche Krebstherapie zu empfehlen. Ärztinnen können es einfach und flexibel in der Klinik einsetzen.
Neuroradiologie: Deep Learning macht Spinalganglien sichtbar
Magnus Schindehütte und seinem interdisziplinären Team aus der Neuroradiologie des UKW – unter der Leitung von Prof. Dr. Mirko Pham – sowie dem Biozentrum der Universität Würzburg ist es erstmals gelungen, mithilfe von Deep Learning Algorithmen ein neuronales Netz zu trainieren, das Spinalganglien in MRT-Bildern automatisch segmentiert. Spinalganglien sind Ansammlungen sensorischer Nervenzellkörper im peripheren Nervensystem.
