Quand l'IRM est-elle utilisée pour le diagnostic ?

L'IRM est utilisée pour diagnostiquer des maladies neurologiques, musculosquelettiques et cardiaques.

L'IRM peut-elle détecter des tumeurs ?

Oui, l'IRM est efficace pour détecter et caractériser les tumeurs dans divers tissus.

L'IRM est-elle utile pour les maladies cérébrales ?

Oui, elle permet d'évaluer les AVC, les tumeurs et les maladies neurodégénératives.

Peut-on utiliser l'IRM pour les articulations ?

Oui, l'IRM est couramment utilisée pour évaluer les lésions articulaires et les tissus mous.

L'IRM peut-elle aider à diagnostiquer des maladies cardiaques ?

Oui, l'IRM cardiaque évalue la fonction cardiaque et les anomalies structurelles.

Quels symptômes peuvent nécessiter une IRM ?

Des douleurs persistantes, des troubles neurologiques ou des anomalies visibles peuvent nécessiter une IRM.

L'IRM peut-elle aider à évaluer des douleurs lombaires ?

Oui, elle permet d'identifier des hernies discales ou d'autres anomalies dans la colonne vertébrale.

Quels signes neurologiques justifient une IRM ?

Des signes comme des maux de tête sévères, des vertiges ou des troubles de la vision peuvent justifier une IRM.

L'IRM peut-elle détecter des anomalies vasculaires ?

Oui, l'IRM peut identifier des malformations vasculaires ou des thromboses dans le corps.

Quels symptômes peuvent indiquer une tumeur ?

Des douleurs inexpliquées, des pertes de poids ou des changements d'appétit peuvent indiquer une tumeur.

L'IRM peut-elle prévenir des maladies ?

L'IRM ne prévient pas les maladies, mais elle aide à détecter précocement des problèmes.

Comment l'IRM contribue-t-elle à la prévention ?

Elle permet un diagnostic précoce, ce qui peut améliorer les résultats de traitement.

L'IRM est-elle recommandée pour les dépistages ?

L'IRM est recommandée pour le dépistage de certaines conditions, comme le cancer du sein.

Peut-on utiliser l'IRM pour surveiller des facteurs de risque ?

Oui, l'IRM peut surveiller des facteurs de risque comme les anomalies vasculaires.

L'IRM aide-t-elle à la prévention des AVC ?

Oui, elle peut détecter des anomalies qui augmentent le risque d'AVC, permettant une intervention précoce.

L'IRM est-elle un traitement ?

Non, l'IRM est un outil de diagnostic, mais elle guide les décisions de traitement.

Comment l'IRM influence-t-elle le traitement ?

Les résultats de l'IRM aident à planifier des interventions chirurgicales ou des traitements ciblés.

L'IRM peut-elle guider des biopsies ?

Oui, l'IRM peut être utilisée pour guider des biopsies en localisant précisément les lésions.

L'IRM est-elle utilisée pour suivre l'évolution d'une maladie ?

Oui, elle permet de surveiller l'évolution des maladies et l'efficacité des traitements.

Peut-on utiliser l'IRM pour évaluer la réponse au traitement ?

Oui, l'IRM est utile pour évaluer la réponse des tumeurs aux traitements oncologiques.

Quelles sont les complications possibles de l'IRM ?

Les complications sont rares, mais peuvent inclure des réactions allergiques au contraste.

L'IRM peut-elle causer de l'anxiété ?

Oui, certains patients peuvent ressentir de l'anxiété en raison du bruit et de l'enfermement dans l'appareil.

Y a-t-il des risques liés au contraste en IRM ?

Oui, des réactions allergiques ou des problèmes rénaux peuvent survenir avec les agents de contraste.

L'IRM peut-elle aggraver certaines conditions ?

Dans de rares cas, l'IRM peut aggraver des conditions comme l'anxiété ou la claustrophobie.

Les implants métalliques posent-ils des risques en IRM ?

Oui, certains implants métalliques peuvent interférer avec l'IRM ou causer des blessures.

Quels facteurs de risque sont associés à l'IRM ?

Les facteurs de risque incluent des antécédents médicaux, des implants métalliques ou des allergies.

Les femmes enceintes peuvent-elles passer une IRM ?

L'IRM est généralement évitée durant le premier trimestre, sauf en cas d'urgence médicale.

Les personnes claustrophobes peuvent-elles faire une IRM ?

Oui, des techniques de relaxation ou des appareils ouverts peuvent aider les personnes claustrophobes.

Les allergies au contraste sont-elles un facteur de risque ?

Oui, les antécédents d'allergies aux agents de contraste doivent être signalés avant l'IRM.

Les enfants peuvent-ils passer une IRM ?

Oui, l'IRM est sûre pour les enfants, mais des précautions sont prises pour les calmer.

Imagerie par résonance magnétique - Informations médicales vérifiées

Survey and Evaluation of Hypertension Machine Learning Research.

02 05 2023

DOI: 10.1161/JAHA.122.027896 PMID: 37119074

Background Machine learning (ML) is pervasive in all fields of research, from automating tasks to complex decision-making. However, applications in different specialities are variable and generally li...

Humans Machine Learning Hypertension Blood Pressure Surveys and Questionnaires

Machine Learning Techniques for Antimicrobial Resistance Prediction of

2023

DOI: 10.1155/2023/5236168 PMID: 36909968

Due to the growing availability of genomic datasets, machine learning models have shown impressive diagnostic potential in identifying emerging and reemerging pathogens. This study aims to use machine... A machine learning technique called Random Forest (RF) and BioWeka was used for classification accuracy assessment and logistic regression (LR) for statistical analysis.... Our results show 44.66% of isolates were resistant to twelve antimicrobial agents and 55.33% were sensitive. The mean classification accuracy was obtained ≥98% for BioWeka and ≥96 for RF on these fami... The ability to accurately detect antibiotic resistance could help clinicians make educated decisions about empiric therapy based on the local antibiotic resistance pattern. Moreover, infection prevent...

Humans Anti-Bacterial Agents Pseudomonas aeruginosa Drug Resistance, Bacterial Anti-Infective Agents +1 autres

Inferred networks, machine learning, and health data.

2023

DOI: 10.1371/journal.pone.0280910 PMID: 36689443

This paper presents a network science approach to investigate a health information dataset, the Sexual Acquisition and Transmission of HIV Cooperative Agreement Program (SATHCAP), to uncover hidden re...

Humans Algorithms Cluster Analysis Machine Learning HIV Infections

Inferring turbulent environments via machine learning.

31 Dec 2022

DOI: 10.1140/epje/s10189-022-00258-3 PMID: 36586035

The problem of classifying turbulent environments from partial observation is key for some theoretical and applied fields, from engineering to earth observation and astrophysics, e.g., to precondition...

Bayes Theorem Machine Learning Neural Networks, Computer

Protein Function Analysis through Machine Learning.

06 09 2022

DOI: 10.3390/biom12091246 PMID: 36139085

Machine learning (ML) has been an important arsenal in computational biology used to elucidate protein function for decades. With the recent burgeoning of novel ML methods and applications, new ML app...

Computational Biology Ligands Machine Learning Molecular Docking Simulation Molecular Dynamics Simulation +2 autres

Machine learning for risk stratification in kidney disease.

01 11 2022

DOI: 10.1097/MNH.0000000000000832 PMID: 36004937

Risk stratification for chronic kidney is becoming increasingly important as a clinical tool for both treatment and prevention measures. The goal of this review is to identify how machine learning too... The two key machine learning paradigms to predictively stratify kidney disease risk are genomics-based and electronic health record based approaches. These methods can provide both quantitative inform... The four key methods to stratify chronic kidney disease risk are genomics, multiomics, supervised and unsupervised machine learning methods. Polygenic risk scores utilize whole genome sequencing data ...

Biomarkers Electronic Health Records Humans Machine Learning Renal Insufficiency, Chronic +1 autres

Are smartphones and machine learning enough to diagnose tremor?

Nov 2022

DOI: 10.1007/s00415-022-11293-7 PMID: 35861853

Patients with essential tremor (ET), Parkinson's disease (PD) and dystonic tremor (DT) can be difficult to classify and often share similar characteristics.... To use ubiquitous smartphone accelerometers with and without clinical features to automate tremor classification using supervised machine learning, and to use unsupervised learning to evaluate if natu... A supervised machine learning classifier was trained to classify 78 tremor patients using leave-one-out cross-validation to estimate performance on unseen accelerometer data. An independent cohort of ... The classifier yielded a total accuracy of 74.4% and F1-score of 0.74 for a trinary classification with an area under the curve of 0.904, average F1-score of 0.94, specificity of 97% and sensitivity o... Machine learning classifiers achieved a high accuracy of PD, however moderate accuracy of ET, and poor accuracy of DT classification. This underscores the difficulty of using AI to classify some tremo...

Essential Tremor Humans Machine Learning Parkinson Disease Smartphone +1 autres

Machine Learning for Renal Pathologies: An Updated Survey.

01 Jul 2022

DOI: 10.3390/s22134989 PMID: 35808481

Within the literature concerning modern machine learning techniques applied to the medical field, there is a growing interest in the application of these technologies to the nephrological area, especi...

Databases, Factual Kidney Machine Learning

Machine Learning Models for Inpatient Glucose Prediction.

08 2022

DOI: 10.1007/s11892-022-01477-w PMID: 35759171

Glucose management in the hospital is difficult due to non-static factors such as antihyperglycemic and steroid doses, renal function, infection, surgical status, and diet. Given these complex and dyn... The published literature on machine learning algorithms has varied in terms of population studied, outcomes of interest, and validation methods. There have been tools developed that utilize data from ...

Blood Glucose Glucose Humans Hypoglycemic Agents Inpatients +2 autres

Automation of Cephalometrics Using Machine Learning Methods.

2022

DOI: 10.1155/2022/3061154 PMID: 35774443

Cephalometry is a medical test that can detect teeth, skeleton, or appearance problems. In this scenario, the patient's lateral radiograph of the face was utilised to construct a tracing from the trac...

Automation Cephalometry Humans Machine Learning Neural Networks, Computer

Imagerie par résonance magnétique : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Sous-catégories

Imagerie par résonance magnétique de diffusion

Imagerie échoplanaire

Imagerie par résonance magnétique du fluor-19

IRM dynamique

Imagerie par résonance magnétique multiparamétrique

Sources (10000 au total)