Session 15
Innovation und Technik – Bildgebung

Programme

• 17:45 – 17:55 7 Min. 3 Min.

  • Abstractvortrag | Abstract talk
  • V097

  Deep learning zur Unterscheidung von Glioblastomen und zerebralen Lymphomen

  A deep-learning based workflow for the preoperative MR-based diagnosis of primary central nervous system lymphoma

  • Paul Naser (Heidelberg)

   Tumor
• 17:55 – 18:05 7 Min. 3 Min.

  • Abstractvortrag | Abstract talk
  • V098

  Bewertung der navigierten 3D-Sonographie bei der Resektion intrazerebraler Tumoren. Zwischenergebnisse einer laufenden bizentrischen Studie

  Assessment of navigated 3D ultrasound to aid brain tumor surgery. Interim results of an ongoing bicenter trial

  • Davide Tosin (Günzburg)

   Tumor
• 18:05 – 18:15 7 Min. 3 Min.

  • Abstractvortrag | Abstract talk
  • V099

  Autofluoreszenzbildgebung frischer Gehirntumorproben mit einem klinischen konfokalen Laser-Scanning-Endomikroskopiegerät

  Autofluorescence imaging of fresh brain tumor tissue samples with a medical confocal laser scanning endomicroscopy system

  • Marlen Reichenbach (Dresden)

   Tumor
• 18:15 – 18:25 7 Min. 3 Min.

  • Abstractvortrag | Abstract talk
  • V100

  Veränderungen von Diffusionsparametern bei Patienten mit tumorassoziierten Krampfanfällen in einer gemischten Gliom-Kohorte

  Alterations of diffusional parameters in patients with tumor-associated seizures in a mixed glioma cohort

  • Daniel Deuter (Regensburg)

   Tumor
• 18:25 – 18:35 7 Min. 3 Min.

  • Abstractvortrag | Abstract talk
  • V101

  Strategische Vorhersage von 18F-FET-PET-Hotspots in multimodalem MRT von niedriggradigen Gliomen durch Deep Learning-basierte Tumorsegmentierung und Extraktion radiomischer Merkmal

  Strategic 18F-FET-PET hotspot prediction in multimodal MRI from lower-grade gliomas through deep learning-based tumor segmentation and radiomics feature extraction

  • Zeynep Özdemir (Münster)

   Tumor
• 18:35 – 18:45 7 Min. 3 Min.

  • bester Vortrag der Sektionen | best talk of the sections
  • BO-04

  IMAGINER – Verbesserung der Genauigkeit mit einem Augmented-Reality-Navigationssystem bei der Platzierung von externen Ventrikeldrainagen – eine Machbarkeitsstudie

  IMAGINER – Improving accuracy with augmented reality navigation system during placement of external ventricular drains: A feasibility study

  • Johannes Wach (Leipzig)

   Technik und Innovation