Künstliche Intelligenz unterstützt zunehmend die radiologische Bildanalyse und Befunderstellung. Welche Anwendungen bieten einen nachweisbaren Nutzen, welche Fehlerquellen bestehen und was müssen radiologische Einrichtungen in der Schweiz beachten?
KI im radiologischen Alltag: Nutzen, Grenzen und Verantwortung Beitrag lesen »
Die Modic-Klassifikation erfasst charakteristische MRT-Signalveränderungen des subchondralen Knochenmarks an Wirbelkörperendplatten. Der Beitrag erläutert die Typen 1, 2 und 3, ihre bildmorphologischen Merkmale, Differenzialdiagnosen und die Bedeutung für die radiologische Befundung.
Modic-Klassifikation: Veränderungen der Wirbelkörperendplatten Beitrag lesen »
mRECIST berücksichtigt beim hepatozellulären Karzinom nicht nur die Tumorgrösse, sondern den arteriell kontrastmittelaufnehmenden vitalen Tumoranteil. Der Beitrag erklärt Messung, Response-Kategorien und praktische Besonderheiten.
mRECIST: Therapieansprechen beim hepatozellulären Karzinom beurteilen Beitrag lesen »
iRECIST erweitert RECIST 1.1 für Immuntherapien. Der Beitrag erklärt iUPD, iCPD, Pseudoprogression und die bildgebende Beurteilung des Therapieansprechens.
iRECIST: Therapieansprechen unter Immuntherapie richtig beurteilen Beitrag lesen »
Die Bosniak-Klassifikation 2019 ermöglicht eine standardisierte Beurteilung zystischer Nierenläsionen in CT und MRT. Der Beitrag erklärt die Kategorien I bis IV, Kontrastmittelaufnahme, Septen, Wandverdickungen und noduläre Anteile sowie wichtige Fallstricke.
Bosniak-Klassifikation 2019: Zystische Nierenläsionen richtig beurteilen Beitrag lesen »
ACR TI-RADS (American College of Radiology Thyroid Imaging Reporting and Data System) ist ein standardisiertes Punktesystem zur sonografischen Risikostratifikation von
ACR TI-RADS: Schilddrüsenknoten im Ultraschall beurteilen Beitrag lesen »
