News

23.04.2019

ICCAS‘ mitdenkender OP im Gesundheitsfernsehen

Im Fernsehbeitrag „Dr. Digital – Der mitdenkende OP“ berichtet der Sender health tv über die Hintergründe der Forschung rund um den Operationssaal des ICCAS, aus der Perspektive des Anwenders sowie der Entwickler. Der Kölner Gesundheitssender richtet sich… (mehr lesen)

15.04.2019

Impressionen von der SDC-Präsentation in Berlin

Am 10. April wurde am OR.NET-Stand auf der DMEA in Berlin der neu entwickelte Standard „Service-Oriented Device Connectivity“ (SDC) gefeiert. An zwei Demonstrator-Stationen zeigten die Partner den dynamisch vernetzten Operationsaal mit Geräten… (mehr lesen)

03.04.2019

Kick-off zweier MR-Projekte

Anfang April fanden die Kick-off-Treffen der beiden neuen vom BMBF geförderten Verbundprojekte MR-Stents und MR-Thrombose-Theragnostik statt. Zu diesem Anlass trafen sich die Projektpartner auf dem Gelände der EPflex Feinwerktechnik GmbH in Dettingen/Erms.… (mehr lesen)

02.04.2019

ICCAS Newsletter 1/2019 erschienen

Der erste Newsletter für 2019 ist erschienen mit Informationen zu unseren Veranstaltungen, wissenschftlichen Ereignissen und Medienbeiträgen im ersten Jahresquartal. Viel Spaß beim Lesen! (mehr lesen)

01.04.2019

Beiträge auf dem DGE-BV – Kongress 2019

Prof. Andreas Melzer eröffnete am 28. März gemeinsam mit weiteren DGE-BV Beirats- und Vorstandsmitgliedern den 49. Kongress der Deutschen Gesellschaft für Endoskopie und Bildgebende Verfahren e.V. in Stuttgart. Zudem sprach er in einem eingeladenen Vortrag… (mehr lesen)

29.03.2019

Girls’ Day at ICCAS

Early practice for those who want to find their dream job. On March 28, 12 girls of the 8th and 9th grades visited stations of the University Medicine in order to especially experience professions in medical informatics. At the ICCAS, the schoolgirls could… (mehr lesen)

27.03.2019

HSI contribution at DCK 2019

Group leader Dr. Claire Chalopin is participant at the 136th Congress of the German Surgery Society in Munich. Her lecture topic in the session “Imaging” will be “Machine-learning methods for tissue classification in hyperspectral imaging”. (mehr lesen)