Aktuelles

Automatische Bildanalyse von Thorax-CTs von Covid-19 Patient:innen

Das entwickelte Bildanalyse-Werkzeug annotiert vollautomatisch Thorax-CTs von Covid-19 Patient:innen. Die Lungen, die Lungenlappen und die für COVID-19 typischen pathologischen Veränderungen in der Lunge werden segmentiert und das Volumen berechnet. Der CORADS-Score und der Severity Score zeigen die Wahrscheinlichkeit für COVID-19 und den Schweregrad der Krankheit an. Zudem bewertet eine Bildqualitätsanalyse, ob die Qualität des Bilddatensatzes ausreichend ist für die angebotenen Methoden.

Auf https://grand-challenge.org/reader-studies/satori-nfdi4health-test/ gibt es eine Demonstration des Bildanalyse-Werkzeugs mit einem Datensatz. Interessierte Nutzer:innen haben die Möglichkeit diese Bildanalyse mit eigenen CT-Studien-Datensätzen zu nutzen, um diese auszuwerten.

NFDI4Health als Demonstrator im BMBF-Projekt FAIR Data Spaces

Die Nationale Forschungsdateninfrastruktur für personenbezogene Daten (NFDI4Health) ist am Projekt FAIR Data Spaces beteiligt.

3. NFDI4Health-Community Workshop

Mittwoch, 27. Oktober 2021 von 12:30 – 16:30 Uhr

Publikation "Evaluating Suitability of SNOMED CT in Structured Searches for COVID-19 Studies."

Autor:innen: Carina Nina Vorisek, Sophie Anne Ines Klopfenstein, Julian Sass, Moritz Lehne, Carsten Oliver Schmidt, Sylvia Thun | Erschienen in: Stud Health Technol Inform. 2021 May 27;281:88-92.

DOI: 10.3233/SHTI210126

Publikation "COVID-19 preVIEW: Semantic Search to Explore COVID-19 Research Preprints."

Autor:innen: Lisa Langnickel, Roman Baum, Johannes Darms, Sumit Madan, Juliane Fluck | Erschienen in: Stud Health Technol Inform. 2021 May 27;281:78-82.