Titre : Traitement automatique des données

Traitement automatique des données : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Diffusion Magnetic Resonance Imaging
{ "@context": "https://schema.org", "@graph": [ { "@type": "MedicalWebPage", "name": "Traitement automatique des données : Questions médicales les plus fréquentes", "headline": "Traitement automatique des données : Comprendre les symptômes, diagnostics et traitements", "description": "Guide complet et accessible sur les Traitement automatique des données : explications, diagnostics, traitements et prévention. Information médicale validée destinée aux patients.", "datePublished": "2024-06-02", "dateModified": "2025-02-27", "inLanguage": "fr", "medicalAudience": [ { "@type": "MedicalAudience", "name": "Grand public", "audienceType": "Patient", "healthCondition": { "@type": "MedicalCondition", "name": "Traitement automatique 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": "Méthodologies informatiques", "url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D003205", "about": { "@type": "MedicalCondition", "name": "Méthodologies informatiques", "code": { "@type": "MedicalCode", "code": "D003205", "codingSystem": "MeSH" }, "identifier": { "@type": "PropertyValue", "propertyID": "MeSH Tree", "value": "L01.224" } } }, "hasPart": [ { "@type": "MedicalWebPage", "name": "Systèmes de cartes perforées", "alternateName": "Punched-Card Systems", "url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D011676", "about": { "@type": "MedicalCondition", "name": "Systèmes de cartes perforées", "code": { "@type": "MedicalCode", "code": "D011676", "codingSystem": "MeSH" }, "identifier": { "@type": "PropertyValue", "propertyID": "MeSH Tree", "value": "L01.224.085.800" } } } ], "about": { "@type": "MedicalCondition", "name": "Traitement automatique des données", "alternateName": "Electronic Data Processing", "code": { "@type": "MedicalCode", "code": "D001330", "codingSystem": "MeSH" } }, "author": [ { "@type": "Person", "name": "Alec B Chapman", "url": "https://questionsmedicales.fr/author/Alec%20B%20Chapman", "affiliation": { "@type": "Organization", "name": "Informatics, Decision-Enhancement and Analytic Sciences (IDEAS) Center, Salt Lake City Veterans Affairs Healthcare System, Salt Lake City, UT, United States." } }, { "@type": "Person", "name": "Ann Elizabeth Montgomery", "url": "https://questionsmedicales.fr/author/Ann%20Elizabeth%20Montgomery", "affiliation": { "@type": "Organization", "name": "United States Department of Veteran Affairs, Birmingham Veterans Affairs Health Care System, Birmingham, AL, United States." } }, { "@type": "Person", "name": "Magnus Nord", "url": "https://questionsmedicales.fr/author/Magnus%20Nord", "affiliation": { "@type": "Organization", "name": "SUPA, School of Physics and Astronomy, University of Glasgow, GlasgowG12 8QQ, UK." } }, { "@type": "Person", "name": "Robert W H Webster", "url": "https://questionsmedicales.fr/author/Robert%20W%20H%20Webster", "affiliation": { "@type": "Organization", "name": "SUPA, School of Physics and Astronomy, University of Glasgow, GlasgowG12 8QQ, UK." } }, { "@type": "Person", "name": "Kirsty A Paton", "url": "https://questionsmedicales.fr/author/Kirsty%20A%20Paton", "affiliation": { "@type": "Organization", "name": "SUPA, School of Physics and Astronomy, University of Glasgow, GlasgowG12 8QQ, UK." } } ], "citation": [ { "@type": "ScholarlyArticle", "name": "Diffusion-weighted magnetic resonance imaging of abdominal tuberculosis: a new take on an old disease.", "datePublished": "2022-07-21", "url": "https://questionsmedicales.fr/article/35864265", "identifier": { "@type": "PropertyValue", "propertyID": "DOI", "value": "10.1007/s00261-022-03607-0" } }, { "@type": "ScholarlyArticle", "name": "Optimization of quasi-diffusion magnetic resonance imaging for quantitative accuracy and time-efficient acquisition.", "datePublished": "2022-08-31", "url": "https://questionsmedicales.fr/article/36054778", "identifier": { "@type": "PropertyValue", "propertyID": "DOI", "value": "10.1002/mrm.29420" } }, { "@type": "ScholarlyArticle", "name": "Analysis of Apparent Diffusion Coefficient Value and Dynamic Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Imaging Parameters of Prostate Cancer Patients after Diagnosis and Treatment with Magnetic Resonance Imaging.", "datePublished": "2022-06-23", "url": "https://questionsmedicales.fr/article/35785146", "identifier": { "@type": "PropertyValue", "propertyID": "DOI", "value": "10.1155/2022/3111054" } }, { "@type": "ScholarlyArticle", "name": "Diagnostic Value of Magnetic Resonance Diffusion-Weighted Imaging Combined with Routine Scanning in Body Tumors.", "datePublished": "2022-07-21", "url": "https://questionsmedicales.fr/article/35935328", "identifier": { "@type": "PropertyValue", "propertyID": "DOI", "value": "10.1155/2022/5799815" } }, { "@type": "ScholarlyArticle", "name": "The Efficiency of Diffusion-weighted Magnetic Resonance Imaging in the Differentiation of Malign and Benign Cavitary Lung Lesions.", "datePublished": "2023-01-09", "url": "https://questionsmedicales.fr/article/36728491", "identifier": { "@type": "PropertyValue", "propertyID": "DOI", "value": "10.1097/RTI.0000000000000695" } } ], "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": "Méthodologies informatiques", "item": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D003205" }, { "@type": "ListItem", "position": 4, "name": "Traitement automatique des données", "item": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D001330" } ] } }, { "@type": "MedicalWebPage", "name": "Article complet : Traitement automatique des données - Questions et réponses", "headline": "Questions et réponses médicales fréquentes sur Traitement automatique des données", "description": "Une compilation de questions et réponses structurées, validées par des experts médicaux.", "datePublished": "2025-05-19", "inLanguage": "fr", "hasPart": [ { "@type": "MedicalWebPage", "name": "Diagnostic", "headline": "Diagnostic sur Traitement automatique des données", "description": "Comment le traitement des données aide-t-il au diagnostic ?\nQuels outils sont utilisés pour le diagnostic automatisé ?\nLe traitement des données peut-il réduire les erreurs de diagnostic ?\nQuels types de données sont analysés pour le diagnostic ?\nLe traitement des données est-il utilisé en médecine préventive ?", "url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D001330?mesh_terms=Diffusion+Magnetic+Resonance+Imaging&page=2#section-diagnostic" }, { "@type": "MedicalWebPage", "name": "Symptômes", "headline": "Symptômes sur Traitement automatique des données", "description": "Comment les données aident-elles à identifier les symptômes ?\nLes symptômes peuvent-ils être prédits par des algorithmes ?\nQuels types de symptômes sont souvent analysés ?\nLe traitement des données peut-il aider à suivre l'évolution des symptômes ?\nLes symptômes peuvent-ils être classés par traitement des données ?", "url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D001330?mesh_terms=Diffusion+Magnetic+Resonance+Imaging&page=2#section-symptômes" }, { "@type": "MedicalWebPage", "name": "Prévention", "headline": "Prévention sur Traitement automatique des données", "description": "Le traitement des données aide-t-il à la prévention des maladies ?\nQuels types de données sont utilisés pour la prévention ?\nComment les données aident-elles à sensibiliser le public ?\nLe traitement des données peut-il améliorer les programmes de vaccination ?\nComment les données influencent-elles les politiques de santé publique ?", "url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D001330?mesh_terms=Diffusion+Magnetic+Resonance+Imaging&page=2#section-prévention" }, { "@type": "MedicalWebPage", "name": "Traitements", "headline": "Traitements sur Traitement automatique des données", "description": "Comment le traitement des données influence-t-il les choix thérapeutiques ?\nLes traitements peuvent-ils être personnalisés grâce aux données ?\nQuels types de données sont utilisés pour évaluer l'efficacité des traitements ?\nLe traitement des données peut-il prédire les effets secondaires ?\nComment les données aident-elles à évaluer les traitements alternatifs ?", "url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D001330?mesh_terms=Diffusion+Magnetic+Resonance+Imaging&page=2#section-traitements" }, { "@type": "MedicalWebPage", "name": "Complications", "headline": "Complications sur Traitement automatique des données", "description": "Le traitement des données peut-il identifier des complications précoces ?\nQuels types de complications sont souvent analysés ?\nComment les données aident-elles à gérer les complications ?\nLe traitement des données peut-il aider à prévenir les complications ?\nLes complications peuvent-elles être prédites par des modèles de données ?", "url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D001330?mesh_terms=Diffusion+Magnetic+Resonance+Imaging&page=2#section-complications" }, { "@type": "MedicalWebPage", "name": "Facteurs de risque", "headline": "Facteurs de risque sur Traitement automatique des données", "description": "Comment le traitement des données identifie-t-il les facteurs de risque ?\nQuels facteurs de risque sont souvent étudiés ?\nLe traitement des données peut-il aider à réduire les facteurs de risque ?\nComment les données influencent-elles les recommandations de santé ?\nLes facteurs de risque peuvent-ils être modélisés ?", "url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D001330?mesh_terms=Diffusion+Magnetic+Resonance+Imaging&page=2#section-facteurs de risque" } ] }, { "@type": "FAQPage", "mainEntity": [ { "@type": "Question", "name": "Comment le traitement des données aide-t-il au diagnostic ?", "position": 1, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Il permet d'analyser rapidement de grandes quantités de données pour identifier des tendances." } }, { "@type": "Question", "name": "Quels outils sont utilisés pour le diagnostic automatisé ?", "position": 2, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Des algorithmes d'apprentissage automatique et des systèmes d'aide à la décision médicale." } }, { "@type": "Question", "name": "Le traitement des données peut-il réduire les erreurs de diagnostic ?", "position": 3, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Oui, il améliore la précision en fournissant des analyses basées sur des données probantes." } }, { "@type": "Question", "name": "Quels types de données sont analysés pour le diagnostic ?", "position": 4, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Des données cliniques, biologiques et d'imagerie médicale sont couramment utilisées." } }, { "@type": "Question", "name": "Le traitement des données est-il utilisé en médecine préventive ?", "position": 5, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Oui, il aide à identifier les facteurs de risque et à prédire les maladies." } }, { "@type": "Question", "name": "Comment les données aident-elles à identifier les symptômes ?", "position": 6, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Elles permettent de corréler des symptômes à des maladies à partir de vastes bases de données." } }, { "@type": "Question", "name": "Les symptômes peuvent-ils être prédits par des algorithmes ?", "position": 7, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Oui, des modèles prédictifs peuvent estimer la probabilité de symptômes basés sur des données." } }, { "@type": "Question", "name": "Quels types de symptômes sont souvent analysés ?", "position": 8, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Les symptômes courants comme la douleur, la fatigue et les troubles respiratoires sont analysés." } }, { "@type": "Question", "name": "Le traitement des données peut-il aider à suivre l'évolution des symptômes ?", "position": 9, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Oui, il permet de surveiller les changements dans les symptômes au fil du temps." } }, { "@type": "Question", "name": "Les symptômes peuvent-ils être classés par traitement des données ?", "position": 10, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Oui, ils peuvent être classés par fréquence, gravité et association avec des maladies." } }, { "@type": "Question", "name": "Le traitement des données aide-t-il à la prévention des maladies ?", "position": 11, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Oui, il identifie les tendances et les facteurs de risque pour des interventions précoces." } }, { "@type": "Question", "name": "Quels types de données sont utilisés pour la prévention ?", "position": 12, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Des données épidémiologiques, comportementales et environnementales sont analysées." } }, { "@type": "Question", "name": "Comment les données aident-elles à sensibiliser le public ?", "position": 13, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Elles fournissent des informations sur les risques et les comportements sains à adopter." } }, { "@type": "Question", "name": "Le traitement des données peut-il améliorer les programmes de vaccination ?", "position": 14, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Oui, il aide à cibler les populations à risque et à évaluer l'efficacité des campagnes." } }, { "@type": "Question", "name": "Comment les données influencent-elles les politiques de santé publique ?", "position": 15, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Elles fournissent des preuves pour orienter les décisions et les priorités en santé publique." } }, { "@type": "Question", "name": "Comment le traitement des données influence-t-il les choix thérapeutiques ?", "position": 16, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Il fournit des recommandations basées sur des données probantes et des résultats antérieurs." } }, { "@type": "Question", "name": "Les traitements peuvent-ils être personnalisés grâce aux données ?", "position": 17, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Oui, l'analyse des données permet de personnaliser les traitements selon le profil du patient." } }, { "@type": "Question", "name": "Quels types de données sont utilisés pour évaluer l'efficacité des traitements ?", "position": 18, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Des données cliniques, des résultats de laboratoire et des retours des patients sont utilisés." } }, { "@type": "Question", "name": "Le traitement des données peut-il prédire les effets secondaires ?", "position": 19, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Oui, il peut identifier des modèles d'effets secondaires à partir de données historiques." } }, { "@type": "Question", "name": "Comment les données aident-elles à évaluer les traitements alternatifs ?", "position": 20, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Elles permettent de comparer l'efficacité et la sécurité des traitements alternatifs." } }, { "@type": "Question", "name": "Le traitement des données peut-il identifier des complications précoces ?", "position": 21, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Oui, il permet de détecter des signes avant-coureurs de complications à partir des données." } }, { "@type": "Question", "name": "Quels types de complications sont souvent analysés ?", "position": 22, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Des complications liées aux traitements, aux maladies chroniques et aux infections sont analysées." } }, { "@type": "Question", "name": "Comment les données aident-elles à gérer les complications ?", "position": 23, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Elles fournissent des informations sur les meilleures pratiques et les résultats des interventions." } }, { "@type": "Question", "name": "Le traitement des données peut-il aider à prévenir les complications ?", "position": 24, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Oui, il permet d'identifier les patients à risque et d'adapter les soins en conséquence." } }, { "@type": "Question", "name": "Les complications peuvent-elles être prédites par des modèles de données ?", "position": 25, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Oui, des modèles prédictifs peuvent estimer le risque de complications basées sur des données." } }, { "@type": "Question", "name": "Comment le traitement des données identifie-t-il les facteurs de risque ?", "position": 26, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Il analyse des données démographiques, comportementales et cliniques pour identifier des corrélations." } }, { "@type": "Question", "name": "Quels facteurs de risque sont souvent étudiés ?", "position": 27, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Des facteurs comme l'âge, le sexe, le mode de vie et les antécédents médicaux sont analysés." } }, { "@type": "Question", "name": "Le traitement des données peut-il aider à réduire les facteurs de risque ?", "position": 28, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Oui, il permet de cibler des interventions spécifiques pour réduire les risques identifiés." } }, { "@type": "Question", "name": "Comment les données influencent-elles les recommandations de santé ?", "position": 29, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Elles fournissent des bases solides pour formuler des recommandations basées sur des preuves." } }, { "@type": "Question", "name": "Les facteurs de risque peuvent-ils être modélisés ?", "position": 30, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Oui, des modèles statistiques peuvent prédire l'impact des facteurs de risque sur la santé." } } ] } ] }

Sources (10000 au total)

Optimization of quasi-diffusion magnetic resonance imaging for quantitative accuracy and time-efficient acquisition.

Quasi-diffusion MRI (QDI) is a novel quantitative technique based on the continuous time random walk model of diffusion dynamics. QDI provides estimates of the diffusion coefficient,... Clinically appropriate QDTI acquisitions were optimized in healthy volunteers with respect to a multi-b-value reference (MbR) dataset comprising 29 diffusion-sensitized images arrayed between... QDTI measures showed... A highly detailed optimization of non-Gaussian dMRI for in vivo brain imaging was performed. QDI provided robust parameterization of non-Gaussian diffusion signal decay in clinically feasible imaging ...

Analysis of Apparent Diffusion Coefficient Value and Dynamic Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Imaging Parameters of Prostate Cancer Patients after Diagnosis and Treatment with Magnetic Resonance Imaging.

This research was aimed at exploring the changes in the apparent diffusion coefficient (ADC) and dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging (DCE-MRI) parameters of prostate cancer (PCa) pati...

The Efficiency of Diffusion-weighted Magnetic Resonance Imaging in the Differentiation of Malign and Benign Cavitary Lung Lesions.

The present study investigates the diagnostic efficiency of apparent diffusion coefficient (ADC) values in differentiating between malignant and benign cavitary lesions on diffusion-weighted magnetic ... This prospective study included 45 consecutive patients identified with a cavitary lung lesion with a wall thickness of ≥5 mm on thoracic computed tomography in our clinic between 2020 and 2022, and w... The sample included 29 (64.4%) male and 16 (35.6%) female patients, with a mean age of 59.06±17.3 years. Included in the study were 1 patient with 3 and 3 patients with 2 cavitary lesions each, with a... A significant difference was identified between the ADC values measured in DWI of the malignant and benign cavitary lung lesions. DWI, a noninvasive and rapid imaging method, can provide useful inform...

Magnetic resonance diffusion-weighted imaging in lacrimal gland lymphoma versus inflammation: A comparative study.

To determine the role of diffusion-weighted imaging (DWI) with apparent diffusion coefficient (ADC) in differentiating the inflammatory process and malignant lymphoma of the lacrimal gland.... A retrospective analysis of all subjects who underwent lacrimal gland biopsy and magnetic resonance (MR) imaging with DWI sequences during a 10-year period at the Sheba Medical Center, Israel. The lac... Twenty-eight patients were included, with 19 females (68%) with a mean ± SD age of 48.1 ± 25.7 years. The right orbit was involved in 14 cases (50%) and the left in 13 (46%); one patient (4%) had bila... Restricted diffusion on MR imaging can serve as a diagnostic tool in the differentiation between inflammatory processes of the lacrimal gland and lymphoma....

Whole-body diffusion magnetic resonance imaging with simultaneous multi-slice excitation in children and adolescents.

Whole-body magnetic resonance imaging (WB-MRI) is an increasingly used guideline-based imaging modality for oncological and non-oncological pathologies during childhood and adolescence. While diffusio... In this study of children and adolescents, we compared the acquisition time, image quality, signal-to-noise ratio (SNR) and apparent diffusion coefficient (ADC) values of an interleaved STIR SMS-DWI s... Twenty children and adolescents (mean age: 13.9 years) who received two WB-MRI scans at a maximum interval of 18 months, consisting of either standard DWI or SMS-DWI MRI, respectively, were included. ... When including the shim duration, the acquisition time for SMS-DWI was 43% faster than for standard DWI. Qualitatively, the scores of SMS-DWI were higher in six locations in the b800 images and four l... Whole body-MRI with SMS-DWI provided equivalent image quality and reduced the acquisition time almost by half compared to the standard WB-DWI protocol....

Cartilage grafts mimicking cholesteatoma recurrence on diffusion-weighted magnetic resonance imaging: a case series.

Cholesteatomas present a high risk for residual and recurrent disease, and the surveillance of post-operative patients can be challenging. Diffusion-weighted magnetic resonance imaging is becoming the... This study reports two patients with false positive diffusion restriction associated with cartilage grafts that mimicked cholesteatoma and resulted in second look surgery with no disease found at oper... Caution should be exercised when considering second look surgery in the presence of a cartilage graft and a high confidence of disease clearance. A multi-disciplinary approach is recommended for the o...

Computed diffusion-weighted magnetic resonance imaging with high b-values in the diagnosis of gallbladder lesions.

The diagnosis of gallbladder lesions remains challenging. The efficacy of computed diffusion-weighted imaging (DWI) with high b-values and apparent diffusion coefficient (ADC) for the diagnosis of gal... Sixty patients (comprising 30 malignant and 30 benign lesions) who underwent magnetic resonance imaging for gallbladder lesions were included in this retrospective study. Qualitative evaluations were ... The sensitivity, specificity, and accuracy of computed b1500 DWI/ADC were 90% (27/30), 80% (24/30), and 85% (51/60), respectively. The accuracy of computed b1500 DWI/ADC was higher than that of conven... This study shows that computed DWI with high b-values combined with ADC can improve diagnostic performance when differentiating malignant and benign gallbladder lesions. Computed diffusion-weighted ma...