Intelligent ultrasonic-aspirator for CNS/ tumor tissue differentiation – a feasibility study using machine learning

Autor: Bockelmann, N, Schetelig, D, Bonsanto, MM, Buschschlüter, S, Ernst, F

Publikováno v: 73. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Neurochirurgie (DGNC), Joint Meeting mit der Griechischen Gesellschaft für Neurochirurgie; 20220529-20220601; Köln; DOCV194 /20220525/

Objective: The goal of brain tumor surgery is the complete removal of all tumorous tissue while not damaging healthy, tumor-free brain areas. Therefore, emphasis must be placed on the intraoperative differentiation of brain tumors and healthy brain t

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::f64af37bb4a4460fe44391d28cb6ed73

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Deep Learning for Prediction of Diaphragm Activity from the Surface Electromyogram

Autor: Jan Graßhoff, Niclas Bockelmann, Philipp Rostalski, Giacomo Bellani, Lasse Hansen, Mattias P. Heinrich

Publikováno v: Current Directions in Biomedical Engineering, Vol 5, Iss 1, Pp 17-20 (2019)

The electrical activity of the diaphragm (EAdi) is a novel monitoring parameter for patients under assisted ventilation and is used for assessing the patient’s neural respiratory drive. It is recorded by an array of electrodes placed inside the eso

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::1e18d15cbc1da4d3208de5fe94afbee6
https://doi.org/10.1515/cdbme-2019-0005