Science des données : Questions médicales fréquentes
Nom anglais: Data Science
Descriptor UI:D000077488
Tree Number:L01.305
Termes MeSH sélectionnés :
Diffusion Tensor Imaging
Questions fréquentes et termes MeSH associés
Diagnostic
5
#1
Comment la science des données aide-t-elle au diagnostic médical ?
Elle analyse des ensembles de données pour identifier des modèles et des anomalies, facilitant le diagnostic.
Analyse de donnéesDiagnostic médical
#2
Quels outils sont utilisés pour le diagnostic basé sur les données ?
Des algorithmes d'apprentissage automatique et des logiciels d'analyse statistique sont couramment utilisés.
Apprentissage automatiqueStatistiques
#3
La science des données peut-elle prédire des maladies ?
Oui, elle utilise des modèles prédictifs pour estimer le risque de maladies à partir de données historiques.
Modèles prédictifsÉpidémiologie
#4
Quels types de données sont analysés pour le diagnostic ?
Les données cliniques, génétiques et d'imagerie sont souvent analysées pour le diagnostic.
Données cliniquesImagerie médicale
#5
Comment les données améliorent-elles le diagnostic précoce ?
Elles permettent d'identifier des biomarqueurs et des facteurs de risque, facilitant un diagnostic précoce.
BiomarqueursFacteurs de risque
Symptômes
5
#1
Comment les données aident-elles à identifier les symptômes ?
L'analyse des données de patients permet de relier des symptômes à des maladies spécifiques.
SymptômesAnalyse de données
#2
Peut-on quantifier les symptômes avec des données ?
Oui, des échelles et des questionnaires standardisés sont utilisés pour quantifier les symptômes.
Échelles de mesureSymptômes
#3
Les données peuvent-elles révéler des symptômes rares ?
Oui, l'analyse de grandes bases de données peut mettre en lumière des symptômes rares ou atypiques.
Symptômes raresBases de données
#4
Comment les symptômes sont-ils corrélés aux données démographiques ?
Les analyses montrent des variations de symptômes selon l'âge, le sexe et d'autres facteurs démographiques.
Données démographiquesSymptômes
#5
Les données peuvent-elles aider à suivre l'évolution des symptômes ?
Oui, elles permettent de suivre les changements dans les symptômes au fil du temps pour ajuster les traitements.
Suivi des symptômesTraitement
Prévention
5
#1
Comment les données aident-elles à la prévention des maladies ?
Elles identifient les facteurs de risque et les tendances, permettant de cibler les efforts de prévention.
PréventionFacteurs de risque
#2
Quels types de données sont utilisés pour la prévention ?
Les données épidémiologiques, comportementales et environnementales sont souvent analysées.
ÉpidémiologieComportement
#3
Les données peuvent-elles aider à évaluer l'efficacité des programmes de prévention ?
Oui, elles permettent d'analyser les résultats des programmes et d'ajuster les stratégies en conséquence.
Programmes de préventionÉvaluation
#4
Comment les données influencent-elles les campagnes de vaccination ?
Elles aident à cibler les populations à risque et à évaluer l'impact des campagnes de vaccination.
VaccinationCampagnes de santé
#5
La science des données peut-elle prédire des épidémies ?
Oui, elle utilise des modèles pour prévoir les épidémies en analysant les tendances et les données historiques.
ÉpidémiesModèles prédictifs
Traitements
5
#1
Comment la science des données influence-t-elle les traitements ?
Elle permet de personnaliser les traitements en fonction des données spécifiques à chaque patient.
Traitement personnaliséAnalyse de données
#2
Quels types de données sont utilisés pour évaluer les traitements ?
Les données cliniques, les résultats de laboratoire et les retours des patients sont analysés.
Résultats cliniquesLaboratoire
#3
Les données peuvent-elles prédire l'efficacité d'un traitement ?
Oui, des modèles prédictifs peuvent estimer l'efficacité d'un traitement basé sur des données antérieures.
Efficacité du traitementModèles prédictifs
#4
Comment les données aident-elles à choisir un traitement ?
Elles fournissent des informations sur les antécédents médicaux et les réponses aux traitements précédents.
Antécédents médicauxChoix du traitement
#5
La science des données peut-elle améliorer les essais cliniques ?
Oui, elle optimise la conception des essais et l'analyse des résultats pour une meilleure efficacité.
Essais cliniquesAnalyse des résultats
Complications
5
#1
Comment les données aident-elles à identifier les complications ?
L'analyse des données cliniques permet de détecter des complications associées à des traitements ou maladies.
ComplicationsAnalyse de données
#2
Les données peuvent-elles prédire les complications d'un traitement ?
Oui, des modèles prédictifs peuvent estimer le risque de complications en fonction des données du patient.
Risque de complicationsModèles prédictifs
#3
Quels types de données sont analysés pour les complications ?
Les données sur les antécédents médicaux, les résultats de tests et les effets secondaires sont analysées.
Antécédents médicauxEffets secondaires
#4
Comment les données aident-elles à gérer les complications ?
Elles fournissent des informations sur les meilleures pratiques et les interventions efficaces pour gérer les complications.
Gestion des complicationsInterventions médicales
#5
La science des données peut-elle réduire les complications ?
Oui, en identifiant les facteurs de risque et en améliorant les protocoles de traitement, elle peut réduire les complications.
Réduction des complicationsProtocoles de traitement
Facteurs de risque
5
#1
Comment les données identifient-elles les facteurs de risque ?
Elles analysent des ensembles de données pour établir des corrélations entre comportements et maladies.
Facteurs de risqueAnalyse de données
#2
Quels types de données sont utilisés pour évaluer les facteurs de risque ?
Les données démographiques, comportementales et cliniques sont souvent utilisées pour cette évaluation.
Données démographiquesComportement
#3
Les facteurs de risque peuvent-ils être modifiés ?
Oui, des interventions basées sur des données peuvent aider à modifier des facteurs de risque identifiés.
InterventionsPrévention
#4
Comment les données aident-elles à prioriser les facteurs de risque ?
Elles permettent d'évaluer l'impact relatif de chaque facteur sur la santé, facilitant la priorisation.
PriorisationSanté publique
#5
La science des données peut-elle aider à sensibiliser sur les facteurs de risque ?
Oui, elle fournit des preuves pour des campagnes de sensibilisation ciblées sur les facteurs de risque.
SensibilisationCampagnes de santé
{
"@context": "https://schema.org",
"@graph": [
{
"@type": "MedicalWebPage",
"name": "Science des données : Questions médicales les plus fréquentes",
"headline": "Science des données : Comprendre les symptômes, diagnostics et traitements",
"description": "Guide complet et accessible sur les Science des données : explications, diagnostics, traitements et prévention. Information médicale validée destinée aux patients.",
"datePublished": "2024-01-20",
"dateModified": "2025-04-14",
"inLanguage": "fr",
"medicalAudience": [
{
"@type": "MedicalAudience",
"name": "Grand public",
"audienceType": "Patient",
"healthCondition": {
"@type": "MedicalCondition",
"name": "Science des données"
},
"suggestedMinAge": 18,
"suggestedGender": "unisex"
},
{
"@type": "MedicalAudience",
"name": "Médecins",
"audienceType": "Physician",
"geographicArea": {
"@type": "AdministrativeArea",
"name": "France"
}
},
{
"@type": "MedicalAudience",
"name": "Chercheurs",
"audienceType": "Researcher",
"geographicArea": {
"@type": "AdministrativeArea",
"name": "International"
}
}
],
"reviewedBy": {
"@type": "Person",
"name": "Dr Olivier Menir",
"jobTitle": "Expert en Médecine",
"description": "Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale",
"url": "/static/pages/docteur-olivier-menir.html",
"alumniOf": {
"@type": "EducationalOrganization",
"name": "Université Paris Descartes"
}
},
"isPartOf": {
"@type": "MedicalWebPage",
"name": "Sciences de l'information",
"url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D007254",
"about": {
"@type": "MedicalCondition",
"name": "Sciences de l'information",
"code": {
"@type": "MedicalCode",
"code": "D007254",
"codingSystem": "MeSH"
},
"identifier": {
"@type": "PropertyValue",
"propertyID": "MeSH Tree",
"value": "L01"
}
}
},
"about": {
"@type": "MedicalCondition",
"name": "Science des données",
"alternateName": "Data Science",
"code": {
"@type": "MedicalCode",
"code": "D000077488",
"codingSystem": "MeSH"
}
},
"author": [
{
"@type": "Person",
"name": "Lu Liu",
"url": "https://questionsmedicales.fr/author/Lu%20Liu",
"affiliation": {
"@type": "Organization",
"name": "Center for Science of Science and Innovation, Northwestern University, Evanston, IL, USA."
}
},
{
"@type": "Person",
"name": "Dashun Wang",
"url": "https://questionsmedicales.fr/author/Dashun%20Wang",
"affiliation": {
"@type": "Organization",
"name": "Center for Science of Science and Innovation, Northwestern University, Evanston, IL, USA. dashun.wang@northwestern.edu."
}
},
{
"@type": "Person",
"name": "Sara A Hart",
"url": "https://questionsmedicales.fr/author/Sara%20A%20Hart",
"affiliation": {
"@type": "Organization",
"name": "Florida State University."
}
},
{
"@type": "Person",
"name": "Lisa Federer",
"url": "https://questionsmedicales.fr/author/Lisa%20Federer",
"affiliation": {
"@type": "Organization",
"name": "National Library of Medicine, National Institutes of Health, Bethesda, Maryland, USA."
}
},
{
"@type": "Person",
"name": "Debora Irene Christine",
"url": "https://questionsmedicales.fr/author/Debora%20Irene%20Christine",
"affiliation": {
"@type": "Organization",
"name": "United Nations University Institute in Macau, Casa Silva Mendes, Estrada do Engenheiro Trigo No. 4, Macau SAR, China."
}
}
],
"citation": [
{
"@type": "ScholarlyArticle",
"name": "Surgical treatment of brainstem cavernomas using diffusion tensor imaging and diffusion tensor tractography.",
"datePublished": "2022-05-19",
"url": "https://questionsmedicales.fr/article/35587724",
"identifier": {
"@type": "PropertyValue",
"propertyID": "DOI",
"value": "10.5603/PJNNS.a2022.0035"
}
},
{
"@type": "ScholarlyArticle",
"name": "Diffusion tensor imaging of the physis: the ABC's.",
"datePublished": "2023-09-02",
"url": "https://questionsmedicales.fr/article/37658251",
"identifier": {
"@type": "PropertyValue",
"propertyID": "DOI",
"value": "10.1007/s00247-023-05753-z"
}
},
{
"@type": "ScholarlyArticle",
"name": "Diffusion tensor imaging of the brain in Pompe disease.",
"datePublished": "2022-12-08",
"url": "https://questionsmedicales.fr/article/36480052",
"identifier": {
"@type": "PropertyValue",
"propertyID": "DOI",
"value": "10.1007/s00415-022-11506-z"
}
},
{
"@type": "ScholarlyArticle",
"name": "Clinical Significance of Diffusion Tensor Imaging in Metachromatic Leukodystrophy.",
"datePublished": "2023-04-13",
"url": "https://questionsmedicales.fr/article/37054976",
"identifier": {
"@type": "PropertyValue",
"propertyID": "DOI",
"value": "10.1055/a-2073-4178"
}
},
{
"@type": "ScholarlyArticle",
"name": "Clinical applications of skeletal muscle diffusion tensor imaging.",
"datePublished": "2023-04-21",
"url": "https://questionsmedicales.fr/article/37083977",
"identifier": {
"@type": "PropertyValue",
"propertyID": "DOI",
"value": "10.1007/s00256-023-04350-3"
}
}
],
"breadcrumb": {
"@type": "BreadcrumbList",
"itemListElement": [
{
"@type": "ListItem",
"position": 1,
"name": "questionsmedicales.fr",
"item": "https://questionsmedicales.fr"
},
{
"@type": "ListItem",
"position": 2,
"name": "Sciences de l'information",
"item": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D007254"
},
{
"@type": "ListItem",
"position": 3,
"name": "Science des données",
"item": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D000077488"
}
]
}
},
{
"@type": "MedicalWebPage",
"name": "Article complet : Science des données - Questions et réponses",
"headline": "Questions et réponses médicales fréquentes sur Science des données",
"description": "Une compilation de questions et réponses structurées, validées par des experts médicaux.",
"datePublished": "2025-05-02",
"inLanguage": "fr",
"hasPart": [
{
"@type": "MedicalWebPage",
"name": "Diagnostic",
"headline": "Diagnostic sur Science des données",
"description": "Comment la science des données aide-t-elle au diagnostic médical ?\nQuels outils sont utilisés pour le diagnostic basé sur les données ?\nLa science des données peut-elle prédire des maladies ?\nQuels types de données sont analysés pour le diagnostic ?\nComment les données améliorent-elles le diagnostic précoce ?",
"url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D000077488?mesh_terms=Diffusion+Tensor+Imaging#section-diagnostic"
},
{
"@type": "MedicalWebPage",
"name": "Symptômes",
"headline": "Symptômes sur Science des données",
"description": "Comment les données aident-elles à identifier les symptômes ?\nPeut-on quantifier les symptômes avec des données ?\nLes données peuvent-elles révéler des symptômes rares ?\nComment les symptômes sont-ils corrélés aux données démographiques ?\nLes données peuvent-elles aider à suivre l'évolution des symptômes ?",
"url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D000077488?mesh_terms=Diffusion+Tensor+Imaging#section-symptômes"
},
{
"@type": "MedicalWebPage",
"name": "Prévention",
"headline": "Prévention sur Science des données",
"description": "Comment les données aident-elles à la prévention des maladies ?\nQuels types de données sont utilisés pour la prévention ?\nLes données peuvent-elles aider à évaluer l'efficacité des programmes de prévention ?\nComment les données influencent-elles les campagnes de vaccination ?\nLa science des données peut-elle prédire des épidémies ?",
"url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D000077488?mesh_terms=Diffusion+Tensor+Imaging#section-prévention"
},
{
"@type": "MedicalWebPage",
"name": "Traitements",
"headline": "Traitements sur Science des données",
"description": "Comment la science des données influence-t-elle les traitements ?\nQuels types de données sont utilisés pour évaluer les traitements ?\nLes données peuvent-elles prédire l'efficacité d'un traitement ?\nComment les données aident-elles à choisir un traitement ?\nLa science des données peut-elle améliorer les essais cliniques ?",
"url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D000077488?mesh_terms=Diffusion+Tensor+Imaging#section-traitements"
},
{
"@type": "MedicalWebPage",
"name": "Complications",
"headline": "Complications sur Science des données",
"description": "Comment les données aident-elles à identifier les complications ?\nLes données peuvent-elles prédire les complications d'un traitement ?\nQuels types de données sont analysés pour les complications ?\nComment les données aident-elles à gérer les complications ?\nLa science des données peut-elle réduire les complications ?",
"url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D000077488?mesh_terms=Diffusion+Tensor+Imaging#section-complications"
},
{
"@type": "MedicalWebPage",
"name": "Facteurs de risque",
"headline": "Facteurs de risque sur Science des données",
"description": "Comment les données identifient-elles les facteurs de risque ?\nQuels types de données sont utilisés pour évaluer les facteurs de risque ?\nLes facteurs de risque peuvent-ils être modifiés ?\nComment les données aident-elles à prioriser les facteurs de risque ?\nLa science des données peut-elle aider à sensibiliser sur les facteurs de risque ?",
"url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D000077488?mesh_terms=Diffusion+Tensor+Imaging#section-facteurs de risque"
}
]
},
{
"@type": "FAQPage",
"mainEntity": [
{
"@type": "Question",
"name": "Comment la science des données aide-t-elle au diagnostic médical ?",
"position": 1,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Elle analyse des ensembles de données pour identifier des modèles et des anomalies, facilitant le diagnostic."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels outils sont utilisés pour le diagnostic basé sur les données ?",
"position": 2,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Des algorithmes d'apprentissage automatique et des logiciels d'analyse statistique sont couramment utilisés."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "La science des données peut-elle prédire des maladies ?",
"position": 3,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Oui, elle utilise des modèles prédictifs pour estimer le risque de maladies à partir de données historiques."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels types de données sont analysés pour le diagnostic ?",
"position": 4,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Les données cliniques, génétiques et d'imagerie sont souvent analysées pour le diagnostic."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Comment les données améliorent-elles le diagnostic précoce ?",
"position": 5,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Elles permettent d'identifier des biomarqueurs et des facteurs de risque, facilitant un diagnostic précoce."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Comment les données aident-elles à identifier les symptômes ?",
"position": 6,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "L'analyse des données de patients permet de relier des symptômes à des maladies spécifiques."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Peut-on quantifier les symptômes avec des données ?",
"position": 7,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Oui, des échelles et des questionnaires standardisés sont utilisés pour quantifier les symptômes."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Les données peuvent-elles révéler des symptômes rares ?",
"position": 8,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Oui, l'analyse de grandes bases de données peut mettre en lumière des symptômes rares ou atypiques."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Comment les symptômes sont-ils corrélés aux données démographiques ?",
"position": 9,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Les analyses montrent des variations de symptômes selon l'âge, le sexe et d'autres facteurs démographiques."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Les données peuvent-elles aider à suivre l'évolution des symptômes ?",
"position": 10,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Oui, elles permettent de suivre les changements dans les symptômes au fil du temps pour ajuster les traitements."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Comment les données aident-elles à la prévention des maladies ?",
"position": 11,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Elles identifient les facteurs de risque et les tendances, permettant de cibler les efforts de prévention."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels types de données sont utilisés pour la prévention ?",
"position": 12,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Les données épidémiologiques, comportementales et environnementales sont souvent analysées."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Les données peuvent-elles aider à évaluer l'efficacité des programmes de prévention ?",
"position": 13,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Oui, elles permettent d'analyser les résultats des programmes et d'ajuster les stratégies en conséquence."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Comment les données influencent-elles les campagnes de vaccination ?",
"position": 14,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Elles aident à cibler les populations à risque et à évaluer l'impact des campagnes de vaccination."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "La science des données peut-elle prédire des épidémies ?",
"position": 15,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Oui, elle utilise des modèles pour prévoir les épidémies en analysant les tendances et les données historiques."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Comment la science des données influence-t-elle les traitements ?",
"position": 16,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Elle permet de personnaliser les traitements en fonction des données spécifiques à chaque patient."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels types de données sont utilisés pour évaluer les traitements ?",
"position": 17,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Les données cliniques, les résultats de laboratoire et les retours des patients sont analysés."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Les données peuvent-elles prédire l'efficacité d'un traitement ?",
"position": 18,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Oui, des modèles prédictifs peuvent estimer l'efficacité d'un traitement basé sur des données antérieures."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Comment les données aident-elles à choisir un traitement ?",
"position": 19,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Elles fournissent des informations sur les antécédents médicaux et les réponses aux traitements précédents."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "La science des données peut-elle améliorer les essais cliniques ?",
"position": 20,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Oui, elle optimise la conception des essais et l'analyse des résultats pour une meilleure efficacité."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Comment les données aident-elles à identifier les complications ?",
"position": 21,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "L'analyse des données cliniques permet de détecter des complications associées à des traitements ou maladies."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Les données peuvent-elles prédire les complications d'un traitement ?",
"position": 22,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Oui, des modèles prédictifs peuvent estimer le risque de complications en fonction des données du patient."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels types de données sont analysés pour les complications ?",
"position": 23,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Les données sur les antécédents médicaux, les résultats de tests et les effets secondaires sont analysées."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Comment les données aident-elles à gérer les complications ?",
"position": 24,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Elles fournissent des informations sur les meilleures pratiques et les interventions efficaces pour gérer les complications."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "La science des données peut-elle réduire les complications ?",
"position": 25,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Oui, en identifiant les facteurs de risque et en améliorant les protocoles de traitement, elle peut réduire les complications."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Comment les données identifient-elles les facteurs de risque ?",
"position": 26,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Elles analysent des ensembles de données pour établir des corrélations entre comportements et maladies."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels types de données sont utilisés pour évaluer les facteurs de risque ?",
"position": 27,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Les données démographiques, comportementales et cliniques sont souvent utilisées pour cette évaluation."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Les facteurs de risque peuvent-ils être modifiés ?",
"position": 28,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Oui, des interventions basées sur des données peuvent aider à modifier des facteurs de risque identifiés."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Comment les données aident-elles à prioriser les facteurs de risque ?",
"position": 29,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Elles permettent d'évaluer l'impact relatif de chaque facteur sur la santé, facilitant la priorisation."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "La science des données peut-elle aider à sensibiliser sur les facteurs de risque ?",
"position": 30,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Oui, elle fournit des preuves pour des campagnes de sensibilisation ciblées sur les facteurs de risque."
}
}
]
}
]
}
Statistics Online Computational Resource, Department of Health Behavior and Biological Sciences, Department of Computational Medicine and Bioinformatics, Michigan Institute for Data Science, University of Michigan, Ann Arbor, MI 48109, USA.
The aims of this study were to assess the prognosis of patients after a single haemorrhage from the cavernoma, and also in the case of rehaemorrhage, and to determine the indications for surgical trea...
The study included a group of 35 patients with brainstem cavernomas, 23 women and 12 men aged 27 to 57 years (mean age 38.4). Up to 2005, MRI perfusion-weighted imaging/diffusion-weighted imaging had ...
Our study showed that rehaemorrhage from a cavernoma depends on its size and volume. However, it is not related to its location. Based on the modified Rankin scale, the results of treatment of our pat...
Patients with brainstem cavernomas should undergo surgical treatment after their first haemorrhage, especially in the case of a large cavernoma. DTI/DTT should be used to determine the trajectory to t...
The physis, or growth plate, is the primary structure responsible for longitudinal growth of the long bones. Diffusion tensor imaging (DTI) is a technique that depicts the anisotropic motion of water ...
Enzyme replacement therapy has drastically changed prospects of patients with Pompe disease, a progressive metabolic myopathy. As classic infantile patients survive due to treatment, they exhibit prog...
Metachromatic leukodystrophy (MLD) is a lysosomal enzyme deficiency disorder leading to progressive demyelination and, consecutively, to cognitive and motor decline. Brain magnetic resonance imaging (...
MR diffusion parameters (apparent diffusion coefficient [ADC] and fractional anisotropy [FA]) were in the frontal white matter, central region (CR), and posterior limb of the internal capsule in 111 M...
ADC values increase and FA values decrease depending on disease stage/severity. They show region-specific correlations with clinical parameters of motor and cognitive symptoms, respectively. Higher AD...
Our results show that diffusion MRI can deliver valuable, robust, clinically meaningful, and easily obtainable/accessible/available parameters in the assessment of prognosis and progression of MLD. Th...
Diffusion tensor imaging (DTI) may allow the determination of new threshold values, based on water anisotropy, to differentiate between healthy muscle and various pathological processes. Additionally,...
Gambling disorder (GD) is a behavioral addiction associated with personal, social and occupational consequences. Thus, examining GD's clinical relationship with its neural substrates is critical. We c...
Diffusion tensor magnetic resonance electrical impedance tomography (DT-MREIT) and electrodeless conductivity tensor imaging (CTI) are two emerging modalities that can quantify low-frequency tissue an...
Diffusion weighted MRI is an indispensable tool for routine patient screening and diagnostics of pathology. Recently, several deep learning methods have been proposed to quantify diffusion parameters,...
Structural white matter changes associated with certain epilepsy subtypes have been demonstrated using diffusion tensor imaging (DTI). This observational study aims to identify potential water diffusi...
Two cohorts from two centers were analyzed independently: (A) Prospectively recruited patients diagnosed with glioma who received preoperative DTI to measure mean diffusivity (MD) and fractional aniso...
(A) The prospective study cohort consisted of 23 patients with 12 (52.2%) presenting with a history of seizures. There were no significant seizure-associated differences in MD or FA for non-tumor whit...
DTI analyses in glioma patients demonstrated seizure-associated diffusion restrictions in certain tumor-related areas. No other structural abnormalities in adjacent or distant white matter or cortical...
The present study investigated the networks of visual functional areas using electric brain stimulation (EBS) and diffusion tensor imaging (DTI)....
Thirteen patients with intractable focal epilepsy in which visual functional areas were identified by EBS were enrolled. An electric stimulation at 50Hz was applied to electrodes during several tasks....
The electrical stimulation induced three types of visual symptoms: visual illusions (change of vision), visual hallucinations (appearance of a new object), and blurred vision. Visual illusions were as...
The present study revealed the characteristic cortical regions and networks of visual functional areas. The results obtained provide information on human visual functions and are a practical guide for...