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Die Dermatologie
Erschienen in: Die Dermatologie 7/2022

08.03.2022 | Nävi | NIM: Neue Ideen für die Medizin

3-D-Ganzkörperhautscanner – eine neue Ära in Klinik und Forschung?

verfasst von: Sebastian Sitaru, Robert Kaczmarczyk, Michael Erdmann, Tilo Biedermann, Alexander Zink

Erschienen in: Die Dermatologie | Ausgabe 7/2022

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Auszug

Anfang der 1970er-Jahren ging der erste Computertomograph (CT) in der Mayo Clinic in den USA in den klinischen Betrieb [1, 2]. Was folgte, glich einer kleinen Revolution in der Radiologie und insgesamt auch der Medizin: Zum ersten Mal war es möglich, nichtinvasiv, standardisiert und detailliert die inneren Organe des Körpers zu beurteilen. Schlaganfälle konnten so zum ersten Mal direkt diagnostiziert werden [3, 4], und die Anzahl notwendiger Biopsien konnte durch eine bessere diagnostische Triage reduziert werden [5, 6]. In der Unfallversorgung ermöglichte die CT-Untersuchung einen schnellen Überblick über die Verletzung und eine entsprechende Triage, um nur einige der neuen Möglichkeiten zu nennen [7]. …
Literatur
1.
Ambrose J, Hounsfield G (1973) Computerized transverse axial tomography. Br J Radiol 46:148–149CrossRef
2.
Rubin GD (2014) Computed tomography: revolutionizing the practice of medicine for 40 years. Radiology 273:S45–S74CrossRef
3.
Yock DH, Marshall WH (1975) Recent Ischemic brain infarcts at computed tomography: appearances pre- and postcontrast infusion. Radiology 117:599–608CrossRef
4.
Scott WR, New PFJ, Davis KR, Schnur JA (1974) Computerized axial tomography of Intracerebral and intraventricular hemorrhage. Radiology 112:73–80CrossRef
5.
Murata K, Itoh H, Todo G et al (1986) Centrilobular lesions of the lung: demonstration by high-resolution CT and pathologic correlation. Radiology 161:641–645CrossRef
6.
Kamel IR, Choti MA, Horton KM et al (2003) Surgically staged focal liver lesions: accuracy and reproducibility of dual-phase helical CT for detection and characterization. Radiology 227:752–757CrossRef
7.
McCort JJ (1987) Caring for the major trauma victim: the role for radiology. Radiology 163:1–9CrossRef
8.
9.
Argenziano G, Soyer HP, Chimenti S et al (2003) Dermoscopy of pigmented skin lesions: results of a consensus meeting via the Internet. J Am Acad Dermatol 48:679–693CrossRef
10.
Weber A, Tizek L, Biedermann T, Zink A (2020) High-risk body sites for actinic keratosis in outdoor and indoor workers: a retrospective review. J Am Acad Dermatol 83:655–657CrossRef
11.
Schaap MJ, Cardozo NJ, Patel A et al (2022) Image-based automated psoriasis area severity index scoring by convolutional neural networks. J Eur Acad Dermatol Venereol 36:68–75CrossRef
12.
Brönneke JB, Hagen J, Kircher P, Matthies H (2021) Digitalisierte Gesundheitsversorgung im Jahr 2030 – ein mögliches Szenario. Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz 64:1285–1291CrossRef
13.
Rajkomar A, Dean J, Kohane I (2019) Machine learning in medicine. N Engl J Med 380:1347–1358CrossRef
14.
Du-Harpur X, Watt FM, Luscombe NM, Lynch MD (2020) What is AI? Applications of artificial intelligence to dermatology. Br J Dermatol 183:423–430CrossRef
15.
Liu Y, Jain A, Eng C et al (2020) A deep learning system for differential diagnosis of skin diseases. Nat Med 26:900–908CrossRef
Metadaten
Titel
3-D-Ganzkörperhautscanner – eine neue Ära in Klinik und Forschung?
verfasst von
Sebastian Sitaru
Robert Kaczmarczyk
Michael Erdmann
Tilo Biedermann
Alexander Zink
Publikationsdatum
08.03.2022
Verlag
Springer Medizin
Schlagwort
Nävi
Erschienen in
Die Dermatologie / Ausgabe 7/2022
Print ISSN: 2731-7005
Elektronische ISSN: 2731-7013
DOI
https://doi.org/10.1007/s00105-022-04966-x

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