DEEP-Learning-Rekonstruktion in der Neuroradiologie
WEITERENTWICKLUNGEN VON KOPF BIS FUSS BEIM VC
Oberstarzt Dr. med. Stephan Waldeck
DEEP-LEARNING-REKONSTRUKTION IN DER NEURORADIOLOGIE
Die CT ist ein essentielles Routine-Verfahren in der Neuroradiologie. Bei steigender Bildqualität konnte die Röntgendosis mit neuen Technologien in der letzten Dekade deutlich gesenkt werden, was für die zielgerichtete und möglichst schonende Behandlung von Patienten von großer Bedeutung ist. Mit der Deep-Learning-Rekonstruktion steht ein neues Verfahren zur Verfügung, welches die Befunderhebung noch einmal deutlich verbessert. Technische Hintergründe und klinische Anwendungen im Rahmen der Neuroradiologie werden vorgestellt und diskutiert.
WEITERENTWICKLUNGEN VON KOPF BIS FUSS BEIM VC
Die Computertomographie ist ein wichtiges bildgebendes Verfahren für die Diagnostik und Therapie von Krankheiten vom Kopf bis zu den Füßen.
Im Vergleich zur Spiral-Computertomographie (SpCT) kann die Volumen-Computertomographie (VCT) hierbei Vorteile bieten. Mit der Verbesserung der auf künstlicher Intelligenz basierenden Rekonstruktionsalgorithmen kann nicht nur die Strahlendosis erheblich reduziert, sondern auch die diagnostische Aussagekraft erheblich verbessert werden. Technische Fortschritte mit Schwerpunkt auf KI-Algorithmen und deren umfangreiche klinische Anwendung werden vorgestellt und diskutiert.