ProjektMelanom – Ein Ganzkörper Radiomics ansatz zur Outcome-Vorhersage in Patienten mit metastasiertem Melanom unter…
Grunddaten
Akronym:
Melanom
Titel:
Ein Ganzkörper Radiomics ansatz zur Outcome-Vorhersage in Patienten mit metastasiertem Melanom unter Systemtherapie
Laufzeit:
01.01.2020 bis 01.01.2023
Abstract / Kurz- beschreibung:
-Aufbau eines Workflows zur automatisierten und halbautomatisierten Analyse von Ganzkörper-CT- und PET / CT-Bilddaten bei Patienten mit metastasiertem Melanom.
-Charakterisierung von Melanommetastasen mit bildgebenden morphologischen und funktionalen quantitativen Biomarkern.
-Quantifizierung der Körperzusammensetzung und des Gewebestoffwechsels Aufbau eines Workflows zur automatisierten und halbautomatisierten Analyse von Ganzkörper-CT- und PET / CT-Bilddaten bei Patienten mit metastasiertem Melanom.
Charakterisierung von Melanommetastasen mit bildgebenden morphologischen und funktionalen quantitativen Biomarkern.
Quantifizierung der Körperzusammensetzung und des Gewebestoffwechsels des Patienten anhand von CT- und PET-Bilddaten des gesamten Körpers.
-Integration und Validierung bildbasierter und klinischer Biomarker zur Vorhersage des Therapieansprechens, des Auftretens unerwünschter immunologischer Ereignisse und des Patientenergebnisses.anhand der CT- und PET-Bilddaten des gesamten Körpers.
-Integration und Validierung bildbasierter und klinischer Biomarker zur Vorhersage des Therapieansprechens, des Auftretens unerwünschter immunologischer Ereignisse und des Patienten-Outcomes.
-Charakterisierung von Melanommetastasen mit bildgebenden morphologischen und funktionalen quantitativen Biomarkern.
-Quantifizierung der Körperzusammensetzung und des Gewebestoffwechsels Aufbau eines Workflows zur automatisierten und halbautomatisierten Analyse von Ganzkörper-CT- und PET / CT-Bilddaten bei Patienten mit metastasiertem Melanom.
Charakterisierung von Melanommetastasen mit bildgebenden morphologischen und funktionalen quantitativen Biomarkern.
Quantifizierung der Körperzusammensetzung und des Gewebestoffwechsels des Patienten anhand von CT- und PET-Bilddaten des gesamten Körpers.
-Integration und Validierung bildbasierter und klinischer Biomarker zur Vorhersage des Therapieansprechens, des Auftretens unerwünschter immunologischer Ereignisse und des Patientenergebnisses.anhand der CT- und PET-Bilddaten des gesamten Körpers.
-Integration und Validierung bildbasierter und klinischer Biomarker zur Vorhersage des Therapieansprechens, des Auftretens unerwünschter immunologischer Ereignisse und des Patienten-Outcomes.
Schlüsselwörter:
künstliche Intelligenz
artificial intelligence
Radiomics
radiomics
Metastasierendes Melanom
Beteiligte Mitarbeiter/innen
Leiter/innen
Medizinische Fakultät
Universität Tübingen
Universität Tübingen
Ansprechpartner/innen
Medizinische Fakultät
Universität Tübingen
Universität Tübingen
Medizinische Fakultät
Universität Tübingen
Universität Tübingen
Weitere Mitarbeiter/innen
Medizinische Fakultät
Universität Tübingen
Universität Tübingen
Medizinische Fakultät
Universität Tübingen
Universität Tübingen
Medizinische Fakultät
Universität Tübingen
Universität Tübingen
Lokale Einrichtungen
Abteilung Diagnostische und Interventionelle Radiologie
Radiologische Universitätsklinik (Department)
Kliniken und klinische Institute, Medizinische Fakultät
Kliniken und klinische Institute, Medizinische Fakultät
Geldgeber
Bonn, Nordrhein-Westfalen, Deutschland