Izotropic Corporation WKN: A2JNLV ISIN: CA46604F1099 Kürzel: IZO Forum: Aktien Thema: Hauptdiskussion

Guten Abend mein lieber, ja daran habe ich auch schon gedacht. Da gibt es eigentlich nur einen Platzhirsch am Markt und das ist Siemens. Wenn es so kommen sollte, dann können die aber tief in die Tasche greifen für meine 60K Anteile...😂 Ich glaube Knauserich kommt nicht mehr hier hin. Wir beide halten die Stellung, bis zum Schluss. Dann gehen wir wie geplant essen, nur du und ich 🤑

Marvin mal eine Frage, wenn Izo. auf den Markt kommt, welche Kurs hältst du dann für möglich?

Marvin2208 über 1CAD heute, ich hoffe das deine Prognose eintrifft. Ja und ich werde kein Stück verkaufen mein lieber...😂🤑 Schade das Knauserich nicht mehr dabei ist, der fehlt hier 😞

Ich hab bisher die Erfahrung machen müssen, dass jede Aktie in meinem Depot vor einer Versammlung gestiegen und am Tag danach trotz positiver News und/oder guter Zahlen immer gefallen ist. Bei Dividendenaktie ist das natürlich normal, aber die meine ich hier nicht.

Gabs2007 was meinst du genau damit...? Wird es immer geben, hätte ich auch machen können und das ganze x 2 bei 1 EUR und dann bei 45 Cent wieder rein. Das weiß man aber niemals vorher. Ab 2022 kommt die heiße Phase bei Izo., da wäre es viel zu riskant zu verkaufen.

Jetzt wirds dann wohl zum gewinne mitnehmen oder was denkt ihr?

Hallo Marvin danke mein lieber. Deinen Plan kann ich nachvollziehen Das würde ich dann auch so machen, wie du. Ich für meinen Teil werde meinen kompletten Bestand behalten. Mein EK-Misch liegt bei 0,11 Cent, dass macht im meinen Augen keinen Sinn oder...🤔

Hallo Marvin, ich hoffe es geht dir gut...😊 Wir haben den Widerstand von 0,90 CAD durchbrochen, ich hoffe das du recht mit deiner Analyse behältst. Bleib gesund mein lieber, der Rest natürlich auch.

Izotropic Corporation, ein Unternehmen, das eine spezielle Brust-CT (Computertomographie)-Bildgebungsplattform, IzoView, für die genauere Erkennung und Diagnose von Brustkrebs vermarktet, gab heute bekannt, dass es eine Vereinbarung mit der Johns Hopkins University School of Medicine (JHU) zur Entwicklung von Bildrekonstruktionssoftware (tiefe maschinelle Lernalgorithmen) geschlossen hat, um die Bildverarbeitungsleistung der Brust-CT weiter zu verbessern und gleichzeitig den Rechenaufwand zu minimieren[1]. Die JHU ist als weltweit führend in der Entwicklung von Algorithmen für maschinelles Lernen in der Bildverarbeitung anerkannt. Die Entwicklung wird von Dr. Alejandro Sisniega-Crespo[2], einem Research Associate im Department of Biomedical Engineering der JHU und Experten für tomografische Rekonstruktionsmethoden, in Zusammenarbeit mit IzoView-Gründer und -Unternehmensleiter Dr. John Boone und anderen von der University of California Davis geleitet. Izotropic geht davon aus, dass die Zusammenarbeit zu einer neuartigen Reihe von lernbasierten Ansätzen zur genauen Identifizierung und Charakterisierung von Brustpathologien führen wird. Izotropic arbeitet an bahnbrechenden Entwicklungen von Methoden, die datenbasierte maschinelle Lernansätze integrieren, um Rauschen und Bildverzerrungen zu reduzieren und gleichzeitig die intrinsische räumliche Auflösung des IzoView-Systems zu erhalten. Durch die Kombination der echten 3D-Hochauflösung der IzoView-Brust-CT mit dem erwarteten exzellenten Weichteilkontrast, der durch die Rekonstruktionsmethoden bereitgestellt wird, bietet IzoView eine hervorragende Plattform für die Entwicklung und Implementierung einer neuartigen Reihe von lernbasierten Ansätzen zur genauen Identifizierung und Charakterisierung von Brustpathologien. Die Software-Entwicklung ist im Gange und wird in die Herstellung der ersten klinischen IzoView-Studieneinheiten des Unternehmens integriert. Die klinischen Studieneinheiten werden ein erweitertes Produktdesign und Leistungsverbesserungen für zusätzliche Benutzerfreundlichkeit umfassen, um Wettbewerbsvorteile und ein breiteres Produktangebot zu schaffen und einen größeren Zielmarkt anzusprechen. IzoView erzeugt hochauflösende Brustbilder in echtem 3D und ist ideal für die Bildgebung bei Patientinnen mit dichtem Brustgewebe. Ein einziger 10-Sekunden-Scan liefert ca. 500 Bilder ohne schmerzhafte Brustkompression oder ständiges technisches Anfassen der Brust, was für die Patientin angenehmer ist und zu einer geringeren Strahlendosis führt. Izotropic geht davon aus, dass die höher aufgelösten 3D-Bilder von IzoView nicht nur die Erkennungsmöglichkeiten verbessern, sondern auch eine genauere Randanalyse (Betrachtung der Ränder eines Tumors), eine Läsionscharakterisierung (Bestimmung der Eigenschaften einer Anomalie) und eine höhere räumliche Auflösung (die Fähigkeit der Bildgebung, zwischen internen Bruststrukturen zu unterscheiden) ermöglichen werden. https://izocorp.com/news-releases/izotropic-signs-agreement-with-johns-hopkins-university-school-of-medicine-to-develop-deep-machine-learning-algorithms-for/

https://www.thenewswire.com/press-releases/1AMqF3e7D-izotropic-signs-agreement-with-johns-hopkins-university-school-of-medicine-to-develop-deep-machine-learning-algorithms-for-izoview-breast-ct.html