Prof. Dr. Ulf Neuberger, EBIR
Prof. Dr. med. Ulf Neuberger ist Facharzt für Radiologie mit Schwerpunkt Neuroradiologie und ausgewiesener Expertise in der interventionellen Neuroradiologie. Sein klinischer Schwerpunkt liegt in der Diagnostik und minimal-invasiven Behandlung neurovaskulärer Erkrankungen sowie in der neuroradiologischen Bildgebung bei Kindern und Erwachsenen. Darüber hinaus ist er wissenschaftlich in der neuroradiologischen Bildgebung und der KI-gestützten Bildanalyse ausgewiesen und bringt diese Expertise in die moderne Patientenversorgung ein.
Chefarzt - Fachzentrum für Radiologie und Neuroradiologie
Facharzt für Radiologie
Schwerpunkt Neuroradiologie
DeGIR-zertifiziert für interventionelle Radiologie und Neuroradiologie (Modul A-F) sowie minimal-invasive Schmerztherapie
Zeritfikat des European Board of Radiology (EBIR)
Habilitation und außerplanmäßige Professur für Neuroradiologie, Universität Heidelberg
Lebenslauf
Engagement
Mitgliedschaft
Mitgliedschaft Deutsche Röntgengesellschaft
Mitgliedschaft Deutsche Gesellschaft für Neuroradiologie
Mitgliedschaft Deutsche Gesellschaft für Interventionelle Radiologie
Mitgliedschaft Cardiovascular and Interventional Radiological Society of Europe
Mitgliedschaft European Society of Radiology
Mitgliedschaft Verbund Deutscher Neuroradiologen
Reviewer für wissenschaftliche Fachzeitschriften, u. a. JNIS, AJNR, Nature Scientific Reports, European Radiology, Clinical Neuroradiology
Publikationen
Mehr als 70 wissenschaftliche veröffentliche Artikel, > 4000 Zitationen, h-index 26
Deep-learning based detection of vessel occlusions on CT-angiography in patients with suspected acute ischemic stroke
Nature Communications
Deep learning-based assessment of internal carotid artery anatomy to predict difficult intracranial access in endovascular recanalization of acute ischemic stroke
Clinical Neuroradiology
Deep learning super-resolution magnetic resonance spectroscopic imaging of brain metabolism and mutant isocitrate dehydrogenase glioma
Neuro-oncology advances
Multimodal predictive modeling of endovascular treatment outcome for acute ischemic stroke using machine-learning
Stroke
Automated quantitative tumour response assessment of MRI in neuro-oncology with artificial neural networks: a multicentre, retrospective study
Lancet Oncology