Titre : Artériopathies intracrâniennes

Artériopathies intracrâniennes : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Radiographic Image Interpretation, Computer-Assisted

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer une artériopathie intracrânienne ?

Le diagnostic se fait par imagerie cérébrale, comme l'IRM ou le scanner.
Imagerie par résonance magnétique Tomodensitométrie
#2

Quels tests sont utilisés pour évaluer le flux sanguin cérébral ?

L'échographie Doppler et l'angiographie sont couramment utilisés.
Échographie Doppler Angiographie
#3

Quels signes cliniques indiquent une artériopathie ?

Des maux de tête, des vertiges ou des troubles neurologiques peuvent indiquer une pathologie.
Céphalée Troubles neurologiques
#4

Quelle est l'importance des antécédents médicaux ?

Les antécédents de maladies cardiovasculaires aident à évaluer le risque d'artériopathie.
Antécédents médicaux Maladies cardiovasculaires
#5

Comment les tests sanguins aident-ils au diagnostic ?

Ils permettent d'évaluer les facteurs de risque comme le cholestérol et la glycémie.
Cholestérol Glycémie

Symptômes 5

#1

Quels sont les symptômes courants des artériopathies intracrâniennes ?

Les symptômes incluent des maux de tête, des troubles de la vision et des vertiges.
Céphalée Troubles de la vision
#2

Comment reconnaître un AVC lié à une artériopathie ?

Des signes comme une faiblesse soudaine, des troubles de la parole ou des paralysies sont alarmants.
Accident vasculaire cérébral Paralysie
#3

Les symptômes peuvent-ils varier selon l'âge ?

Oui, les symptômes peuvent être plus subtils chez les personnes âgées.
Âge avancé Symptômes
#4

Les symptômes sont-ils toujours présents ?

Non, certains patients peuvent être asymptomatiques malgré une artériopathie.
Asymptomatique Artériopathie
#5

Quels symptômes nécessitent une consultation urgente ?

Des maux de tête sévères ou des troubles neurologiques soudains nécessitent une urgence.
Urgence médicale Troubles neurologiques

Prévention 5

#1

Comment prévenir les artériopathies intracrâniennes ?

Adopter un mode de vie sain, contrôler la pression artérielle et éviter le tabac.
Mode de vie sain Hypertension
#2

Quel rôle joue l'alimentation dans la prévention ?

Une alimentation équilibrée riche en fruits et légumes réduit le risque d'artériopathie.
Alimentation équilibrée Fruits et légumes
#3

L'exercice physique est-il bénéfique ?

Oui, l'exercice régulier améliore la santé cardiovasculaire et réduit les risques.
Exercice physique Santé cardiovasculaire
#4

Comment le contrôle du stress aide-t-il ?

Gérer le stress peut réduire les risques de maladies cardiovasculaires et d'artériopathies.
Gestion du stress Maladies cardiovasculaires
#5

Les bilans de santé réguliers sont-ils importants ?

Oui, ils permettent de détecter précocement les facteurs de risque et d'agir.
Bilan de santé Facteurs de risque

Traitements 5

#1

Quels traitements sont disponibles pour les artériopathies ?

Les traitements incluent des médicaments anticoagulants et des interventions chirurgicales.
Anticoagulants Chirurgie
#2

Comment les médicaments aident-ils dans le traitement ?

Ils aident à prévenir la formation de caillots et à améliorer le flux sanguin.
Médicaments Flux sanguin
#3

Quand une intervention chirurgicale est-elle nécessaire ?

Elle est nécessaire en cas de sténose sévère ou d'anévrisme menaçant.
Sténose Anévrisme
#4

Les traitements sont-ils différents pour les jeunes et les vieux ?

Oui, les traitements peuvent varier en fonction de l'âge et des comorbidités.
Comorbidités Âge
#5

Quel rôle joue la rééducation après un traitement ?

La rééducation aide à récupérer les fonctions neurologiques et à améliorer la qualité de vie.
Rééducation Fonctions neurologiques

Complications 5

#1

Quelles sont les complications possibles des artériopathies ?

Les complications incluent les AVC, les hémorragies cérébrales et les déficits neurologiques.
Accident vasculaire cérébral Hémorragie cérébrale
#2

Comment une artériopathie peut-elle mener à un AVC ?

Une obstruction ou une rupture d'artère peut provoquer un AVC ischémique ou hémorragique.
Obstruction AVC ischémique
#3

Les complications sont-elles réversibles ?

Certaines complications peuvent être réversibles, mais d'autres peuvent causer des séquelles.
Séquelles Complications
#4

Quel est l'impact des complications sur la qualité de vie ?

Les complications peuvent gravement affecter la qualité de vie et l'autonomie des patients.
Qualité de vie Autonomie
#5

Comment surveiller les complications après un traitement ?

Des suivis réguliers et des examens d'imagerie sont essentiels pour surveiller l'évolution.
Suivi médical Imagerie

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les principaux facteurs de risque ?

Les facteurs incluent l'hypertension, le diabète, le tabagisme et l'obésité.
Hypertension Diabète
#2

Le stress est-il un facteur de risque ?

Oui, le stress chronique peut contribuer à l'augmentation des risques cardiovasculaires.
Stress chronique Risques cardiovasculaires
#3

L'hérédité joue-t-elle un rôle ?

Oui, des antécédents familiaux d'artériopathies augmentent le risque individuel.
Hérédité Antécédents familiaux
#4

Comment l'âge influence-t-il le risque ?

Le risque d'artériopathies augmente avec l'âge en raison de l'usure des vaisseaux sanguins.
Âge Vaisseaux sanguins
#5

Les habitudes alimentaires influencent-elles le risque ?

Oui, une alimentation riche en graisses saturées et en sucres augmente le risque.
Habitudes alimentaires Graisses saturées
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Information médicale validée destinée aux patients.", "datePublished": "2024-02-14", "dateModified": "2025-05-09", "inLanguage": "fr", "medicalAudience": [ { "@type": "MedicalAudience", "name": "Grand public", "audienceType": "Patient", "healthCondition": { "@type": "MedicalCondition", "name": "Artériopathies intracrâniennes" }, "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": 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Dr Olivier Menir

Contenu validé par Dr Olivier Menir

Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale


Validation scientifique effectuée le 09/05/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Xunming Ji

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • 8Department of Neurosurgery, Xuanwu Hospital, Capital Medical University, Beijing, China.
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Pim A de Jong

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Radiology, University Medical Center Utrecht and Utrecht University, Utrecht, Netherlands.

David S Liebeskind

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • UCLA Comprehensive Stroke Center, Department of Neurology, University of California, Los Angeles, CA, USA.
Publications dans "Artériopathies intracrâniennes" :

Bo Song

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Neurology, the First Affiliated Hospital of Zhengzhou University, Zhengzhou, China.
  • NHC Key Laboratory of Prevention and Treatment of Cerebrovascular Diseases, Zhengzhou, China.

Thomas W Leung

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Medicine & Therapeutics, the Chinese University of Hong Kong, Hong Kong SAR, China.

Kun Hou

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Neurosurgery, The First Hospital of Jilin University, 1 Xinmin Avenue, Changchun, 130021, China.

Jinlu Yu

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Neurosurgery, The First Hospital of Jilin University, 1 Xinmin Avenue, Changchun, 130021, China. jlyu@jlu.edu.cn.

Dylan N Wolman

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Neuroimaging and Neurointervention, Stanford School of Medicine, Center for Academic Medicine, 453 Quarry Road, Palo Alto, CA 94304, USA; Department of Radiology, Stanford University School of Medicine, Stanford, CA 94304, USA.
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Adrienne M Moraff

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Division of Neurosurgery, Howard University School of Medicine, 2041 Georgia Avenue NW, Suite 4000, Washington, DC, USA.
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Jeremy J Heit

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Affiliations :
  • Department of Radiology, Stanford University School of Medicine, Stanford, CA 94304, USA. Electronic address: jheit@stanford.edu.
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Jeroen Hendrikse

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Affiliations :
  • Department of Radiology, University Medical Center Utrecht and Utrecht University, Utrecht, Netherlands.
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Yuchuan Ding

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • 5Department of Neurosurgery, Wayne State University School of Medicine, Detroit, Michigan, USA.
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Heng Du

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Health Technology and Informatics, The Hong Kong Polytechnic University, Kowloon, Hong Kong SAR, China.

Wenjie Yang

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Diagnostic Radiology and Nuclear Medicine, University of Maryland School of Medicine, Baltimore, MD, United States.

Xiangyan Chen

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Health Technology and Informatics, The Hong Kong Polytechnic University, Kowloon, Hong Kong SAR, China.

Stefan T Engelter

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Neurology and Neurorehabilitation, University Department of Geriatric Medicine FELIX PLATTER, University of Basel, Basel, Switzerland.
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Ynte M Ruigrok

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Affiliations :
  • Department of Neurology and Neurosurgery, UMC Utrecht Brain Center, University Medical Center Utrecht, Utrecht University, Utrecht, The Netherlands.
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Thanh N Nguyen

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Affiliations :
  • Department of Neurology, Radiology, Boston University Chobanian & Avedisian School of Medicine, Massachusetts, USA.

Beibei Liu

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Affiliations :
  • Department of Vascular Ultrasound, Xuanwu Hospital, Capital Medical University , Beijing, China.

Yang Hua

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Vascular Ultrasound, Xuanwu Hospital, Capital Medical University , Beijing, China.
  • Center of Vascular Ultrasonography, Beijing Institute of Brain Disorders , Beijing, China.

Sources (10000 au total)

Validation of deep learning-based computer-aided detection software use for interpretation of pulmonary abnormalities on chest radiographs and examination of factors that influence readers' performance and final diagnosis.

To evaluate the performance of a deep learning-based computer-aided detection (CAD) software for detecting pulmonary nodules, masses, and consolidation on chest radiographs (CRs) and to examine the ef... The CRs of 453 patients were retrospectively selected from two institutions. Among these CRs, 60 images with abnormal findings (pulmonary nodules, masses, and consolidation) and 140 without abnormal f... The mean wAFROC FOM score of the 12 readers significantly improved from 0.746 to 0.810 with software assistance (P = 0.007). In the reader group with < 6 years of experience, the mean FOM score signif... CAD software use improved doctors' performance in detecting nodules/masses and consolidation on CRs, particularly for non-expert doctors, by preventing doctors from missing distinct lesions rather tha...

Image feature index: A novel metric for quantifying chest radiographic image quality.

Radiographic X-ray imaging is a common clinical examination. Current objective methods for quantifying image quality for radiographs struggle to capture the combined impact of factors throughout the i... We proposed the image feature index (IFI) to comprehensively quantify radiographic X-ray image quality. We also aimed to study the correlation between IFI and observer-perceived image quality for ches... The IFI algorithm was developed, which measured the amount of information, textural features, and noise in the image. A total of 70 chest phantom radiographs were generated under 60-120 kV and 0.2-80 ... The curves of IFI versus DAP and IFI versus EI both demonstrated a similar three-stage form where IFI is above zero: in the first stage, IFI increases rapidly with increased DAP or EI, whereas in the ... IFI is a feasible and efficient descriptor for image quality for chest radiographs. Future studies with larger sample sizes and sample types are needed to confirm the feasibility of IFI for other exam...

Deep learning image reconstruction algorithm: impact on image quality in coronary computed tomography angiography.

To perform a comprehensive intraindividual objective and subjective image quality evaluation of coronary CT angiography (CCTA) reconstructed with deep learning image reconstruction (DLIR) and to asses... Fifty-one patients (29 males) undergoing clinically indicated CCTA from April to December 2021 were prospectively enrolled. Fourteen datasets were reconstructed for each patient: three DLIR strength l... DLIR algorithm did not impact vascular attenuation (P ≥ 0.374). DLIR_H showed the lowest noise, comparable with ASiR-V 100% (P = 1) and significantly lower than other reconstructions (P ≤ 0.021). DLIR... DLIR_M significantly improves CCTA image quality and has very strong correlation with routinely applied ASiR-V 50% dataset in the diagnosis of CAD....

Ultra-low-dose computed tomography with deep learning reconstruction for craniosynostosis at radiation doses comparable to skull radiographs: a pilot study.

Craniofacial computed tomography (CT) is the diagnostic investigation of choice for craniosynostosis, but high radiation dose remains a concern.... To evaluate the image quality and diagnostic performance of an ultra-low-dose craniofacial CT protocol with deep learning reconstruction for diagnosis of craniosynostosis.... All children who underwent initial craniofacial CT for suspected craniosynostosis between September 2021 and September 2022 were included in the study. The ultra-low-dose craniofacial CT protocol usin... Among 29 patients (15 routine-dose CT and 14 ultra-low-dose CT), 23 patients had craniosynostosis. The 3-D volume-rendered images of ultra-low-dose CT without deep learning showed decreased image qual... In this pilot study, an ultra-low-dose CT protocol using radiation doses at a level similar to skull radiographs showed preserved diagnostic performance for craniosynostosis, but decreased image quali...

Radiographers' experiences of image interpretation training in a low-resource setting.

Radiographers extend their roles through formal and on-the-job training to keep up with clinical practice changes. One area of role extension that is now incorporated into undergraduate programmes is ... A qualitative phenomenological research design was employed to investigate the experiences of ten radiography graduates who were purposively selected from one higher education institution. Individual ... From the ten interviews conducted, teaching approach, clinical education, and assessment strategy emerged as areas of experience within the teaching and learning theme, while practitioner role modelli... The participants' experiences reflected a misalignment in the educational process due to inadequacies in the teaching approach, clinical education, and assessment strategies. Participants encountered ... While these findings are specific to the experiences of the participants, conducting similar research in comparable contexts and implementing competency-based image interpretation assessments could he...

UK reporting radiographers' perceptions of AI in radiographic image interpretation - Current perspectives and future developments.

Radiographer reporting is accepted practice in the UK. With a national shortage of radiographers and radiologists, artificial intelligence (AI) support in reporting may help minimise the backlog of un... A Qualtrics® survey was designed and piloted by a team of UK AI expert radiographers. This paper reports the third part of the survey, open to reporting radiographers only.... 86 responses were received. Respondents were confident in how an AI reached its decision (n = 53, 62%). Less than a third of respondents would be confident communicating the AI decision to stakeholder... Responses indicate that AI will have a strong impact on reporting radiographers' decision making in the future. Respondents are confident in how an AI makes decisions but less confident explaining thi... This survey clarifies UK reporting radiographers' perceptions of AI, used for image interpretation, highlighting key issues with AI integration....

Novel training approach to improve a cohort of radiographers' image interpretation skills of trauma chest radiographs.

Zambia is experiencing a critical shortage of radiologists responsible for interpreting X-ray images. Nine radiologists serve the entire population of over 18 million people. Consequently, referring p... A cohort of 27 radiographers employed at eight public hospitals in the Copperbelt Province of Zambia undertook a training intervention using face-to-face training and image discussions on the social m... The cohort of radiographers (n = 27) showed an improvement in their interpretation skills for trauma CXR images. The interpretation median scores ranged from approximately 82% to 93% in the pre-test a... This type of novel training intervention is urgently required in the Copperbelt Province of Zambia. The results show that the training process was implemented successfully to improve radiographers' im... Promoting radiographers' involvement in image interpretation will likely improve imaging services in Zambia, considering the critical shortage of radiologists....