Session 22
Tumor – Verschiedenes 2

Programme

• 08:00 – 08:10 7 Min. 3 Min.

  • Abstractvortrag | Abstract talk
  • V138

  Prädiktivität von Läsionslokalisationen bei Patient*innen mit Benennstörung bekannter Personen und Orte und linksseitigen Hirntumoren

  Predictability of lesion locations in left-sided brain tumor patients with impaired proper name retrieval

  • Penelope Felgenhauer (Dresden)

   Tumor
• 08:10 – 08:20 7 Min. 3 Min.

  • Abstractvortrag | Abstract talk
  • V139

  Prozessoptimierte intraoperative Gewebeanalyse von stereotaktischen Biopsien: Detektion, Klassifikation und molekulare Subtypisierung von Hirntumoren mit stimulierter Raman-Histologie und Deep Learning

  Streamlined intraoperative Stereotactic-guided biopsy analysis: Brain tumor detection, classification and molecular subtyping with stimulated raman histology and deep learning

  • Volker Neuschmelting (Köln)

   Tumor
• 08:20 – 08:30 7 Min. 3 Min.

  • Abstractvortrag | Abstract talk
  • V140

  Veränderungen der strukturellen Konnektivität bei Patienten mit Tumoren in der supplementär-motorischen Area (SMA)

  Structural connectivity alterations in patients with tumor lesions in the supplementary motor area (SMA)

  • Chuh-Hyoun Na (Aachen)

   Tumor
• 08:30 – 08:40 7 Min. 3 Min.

  • Abstractvortrag | Abstract talk
  • V141

  Optimierte Sprachtestung bei Wach-Operationen von infiltrierenden Hirntumoren

  Preservation of language during awake craniotomy for infiltrating brain tumors – A new diagnostic tool improves functional resolution

  • Marion Rapp (Düsseldorf)

   Tumor
• 08:40 – 08:50 7 Min. 3 Min.

  • Abstractvortrag | Abstract talk
  • V142

  Voxel-basierte Analyse des Blutungsrisikos nach stereotaktischen und robotergestützten Hirnbiopsien

  Voxel-based analysis of the hemorrhage risk after stereotactic and robotic brain biopsies

  • Mykola Gorbachuk (Tübingen)
  • Eliane Weinbrenner (Tübingen)
  • Georgios Naros (Tübingen)

   Tumor
• 08:50 – 09:00 7 Min. 3 Min.

  • bester Vortrag der Sektionen | best talk of the sections
  • BO-05

  Entwicklung und Validierung eines deep learning basierten Modells zur präoperativen Unterscheidung von Glioblastomen und zerebralen Lymphomen vor stereotaktischer Biopsie

  Development and validation of a deep learning-based model for the preoperative differentiation of glioblastomas and cerebral lymphomas prior to stereotactic biopsy

  • Paul Naser (Heidelberg)

   Tumor