CT-Untersuchungen – Schwangerschaft
Neue kanadische Kohortenstudie: CT-Untersuchungen bis vier Wochen vor einer Empfängnis stehen in Zusammenhang mit leicht erhöhten Raten von Fehlgeburten und kongenitalen Fehlbildungen.
Radiologie in der Kunst – Kunst in der Radiologie
Radiologie zeigt mehr als Pathologie – sie offenbart Strukturen von faszinierender Schönheit. Dieser Beitrag erkundet, wie Radiologie Kunst inspiriert und umgekehrt.
Photon-Counting CT vs. konventionelles CT
Photon-Counting CT gilt als Meilenstein in der CT-Technologie. Der Beitrag erklärt die Unterschiede zur konventionellen CT und zeigt, wie sich Bildqualität, Dosis und Diagnostik verbessern lassen.
Photon-Counting in der klinischen Praxis
Das NAEOTOM Alpha.Prime nutzt Photon-Counting-Technologie für CT-Bilder in höchster Auflösung bei minimaler Dosis – ideal für die moderne Radiologie.
Radiologie in der Popkultur
Strahlen, Scanner und Superhelden – Zwischen Faszination und Fiktion
EULAR-Leitlinie zur Bildgebung bei Großgefäßvaskulitiden (2023)
Leitlinie (PDF) | 5. Juli 2025 EULAR-Empfehlungen zur Bildgebung bei Großgefäßvaskulitiden – Update 2023 Die aktualisierten Empfehlungen der EULAR (European
ILD- und PPF-Bildatlanten: Digitale Hilfen für die HRCT-Diagnostik
Webportal | 5. Juli 2025 ILD-Bildatlas & PPF-Bildatlas: Visuelle Expertise für Diagnostik und Management Zwei interaktive Bildatlanten vermitteln praxisnahe visuelle
KI-gestütztes Training in der Radiologie: Upskilling statt Deskilling?
Studie | Insights into Imaging (2025) Upskilling oder Deskilling? Effektivität KI-gestützter Trainings für Radiologie-Assistenzärzt:innen Diese Open-Access-Studie analysiert, wie KI-Systeme das Training
Diagnose klarzelliger Nierenzellkarzinome mit MRT
Netzfund | Insights into Imaging (SpringerOpen, 2025) Diagnostic performance of the clear cell likelihood score integrated with cystic degeneration or
KI-gestützte Frakturdiagnostik im Röntgen
KI-gestützte Frakturdiagnostik im Röntgen – Validierungsstudie aus den Niederlanden Netzfund | Insights into Imaging (SpringerOpen, 2025) Cross-validation of an artificial