Auch in ihrer Forschung liegt der Schwerpunkt auf der Magnetresonanztomographie, etwa bei der Tumordiagnostik sowie der Erfassung des Therapieansprechens. Prof. Attenberger wurde von der RSNA für ihre Arbeit zur Optimierung und Dosisreduktion kontrastverstärkter MR-Angiographien mit dem Fellow-Award ausgezeichnet. 22. 10. 2018
Einige Patienten können die Luft nicht anhalten, das hat uns früher vor riesige Probleme gestellt. " Auch hier hilft die neue Technik den Untersuchern. Attenberger: "Wir geben im System die Patientendaten ein – wie groß und schwer ist der Patient, kann er lange die Luft anhalten – und der Algorithmus errechnet daraus die Einstellungen, mit der die beste Bildqualität erreicht wird. In den ersten Praxisläufen hat das bereits sehr gut funktioniert. " Die neuen Funktionen hatte der Hersteller zuvor bereits bei dem 3-Tesla-System Magnetom Vida implementiert. "Die Einführung im 1, 5T-Bereich macht die Technik jedoch für eine viel größere Bandbreite an Nutzern verfügbar – vor allem im klinischen Bereich", sagt Dr. AI Manager | KI in der Radiologie | Philips. Christoph Zindel, Senior Vice President und Geschäftsführer Magnetresonanztomographie bei Siemens Healthineers. Auch MRT-Neulinge fanden sich schnell zurecht Attenberger: "Wir haben für die Testphase bewusst unsere jüngsten MTRAs ausgesucht, die zwar von erfahrenen MTRAs gecoacht wurden, aber noch keine MRT-Erfahrung haben.
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Prof. Ulrike Attenberger ist stellvertretende Institutsdirektorin am Institut für Klinische Radiologie und Nuklearmedizin der Universitätsmedizin Mannheim BioMatrix heißt die Technologie, mit der Siemens Healthineers das MRT-Ruder zumindest ein Stück weit in die Hände der Künstlichen Intelligenz legt. Drei neue Funktionen stehen dabei im Fokus: Herzschlag, Kopfbewegungen und Atmung – bislang die größten Störfaktoren bei der Bilderfassung – werden in Echtzeit aus der Aufnahme herausgerechnet. KI-Helfer erleichtern klinische MRT-Scans • healthcare-in-europe.com. "Das ist ein zentraler Punkt für die Präzisionsmedizin, die wir anstreben", sagt Attenberger. "Dafür brauchen wir eine standardisierte, robuste und vergleichbare Diagnostik. Die war aber bislang nicht möglich, weil das Ergebnis der Untersuchung stark davon beeinflusst wird, welcher Arzt bzw. MTRA die jeweilige Aufnahme anfertigt. " Gerade bei Langzeituntersuchungen mindert das die Vergleichbarkeit der Daten enorm, selbst, wenn immer derselbe Patient im MRT liegt. Die individuellen Eigenschaften der unterschiedlichen Patienten sorgen für zusätzliche Inkonsistenzen: "Zum Beispiel wirkt sich Adipositas auf die Bildqualität aus, ebenso wie Herzarrhythmien.
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