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Case Studies
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Uniklinik Tübingen | Schneller und präziser zur automatisierten Tumorerkennung

Ein Computer-Vision-Modell bestimmt automatisiert die genaue Ausdehnung von Gehirntumoren in MRT-Bildern, um die Therapieentscheidung zu präzisieren und zu beschleunigen.

  • Branche Health & Pharma
  • Thema Computer Vision
  • Tools PyTorch, Python, TensorBoard
  • Projektdauer 5 Monate

Zum kostenlosen Download

Herausforderung

Bei Gehirntumoren ist eine genaue Kenntnis des Wachstumsverhalten entscheidend für die Therapieentscheidung. Doch meist müssen Ärzt:innen die Ausdehnung der Tumore noch mit hohem Zeitaufwand händisch in MRT- Bildern einzeichnen.

Ansatz

Im Rahmen eines Pro-Bono-Projekts entwickelte das interdisziplinäre Team der Uniklinik Tübingen zusammen mit den Computer-Vision- und Biomedicine-Expert:innen von statworx genau dafür eine Lösung. Das Computer-Vision-Modell erkennt im MRT-Bild die räumliche Ausdehnung der Tumore mit hoher Genauigkeit. Sie ermöglicht medizinischen Fachkräften, den Wachstumsverlauf zu beurteilen und eine geeignete Therapie festzulegen.

Ergebnis

Das interdisziplinäre Spezialist:innen-Team der Uniklinik Tübingen kann mithilfe der statworx-Expert:innen für Computer Vision nun Tumorbilder automatisiert dreidimensional ausmessen. Das erhöht die Genauigkeit und vor allem die Geschwindigkeit, mit der Patient:innen die passende Diagnose und Behandlung erhalten.

 

 

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