La tomodensitométrie (CT) et l'IRM sont couramment utilisés.
TomodensitométrieImagerie par résonance magnétique
#2
Comment l'imagerie 3D aide-t-elle au diagnostic ?
Elle permet une visualisation détaillée des organes et des tissus, facilitant le diagnostic.
Diagnostic médicalImagerie médicale
#3
L'imagerie 3D est-elle utilisée en oncologie ?
Oui, elle est essentielle pour localiser et évaluer les tumeurs.
OncologieTumeurs
#4
Peut-on détecter des anomalies avec l'imagerie 3D ?
Oui, elle permet de détecter des anomalies structurelles avec précision.
AnomaliesImagerie tridimensionnelle
#5
L'imagerie 3D est-elle utile pour les fractures ?
Oui, elle aide à visualiser les fractures complexes et leur impact sur les tissus environnants.
FracturesImagerie osseuse
Symptômes
5
#1
Quels symptômes peuvent nécessiter une imagerie 3D ?
Des douleurs persistantes, des anomalies visibles ou des symptômes neurologiques.
DouleurSymptômes neurologiques
#2
L'imagerie 3D peut-elle aider à évaluer des douleurs abdominales ?
Oui, elle permet d'identifier des problèmes comme des tumeurs ou des malformations.
Douleur abdominaleTumeurs
#3
Quels symptômes cardiaques peuvent être évalués par imagerie 3D ?
Des douleurs thoraciques ou des palpitations peuvent nécessiter une évaluation.
Douleur thoraciquePalpitations
#4
L'imagerie 3D est-elle utile pour les troubles respiratoires ?
Oui, elle aide à visualiser les poumons et détecter des anomalies comme des nodules.
Troubles respiratoiresNodules pulmonaires
#5
Peut-on détecter des anomalies cérébrales avec l'imagerie 3D ?
Oui, elle est efficace pour visualiser des anomalies comme des tumeurs ou des AVC.
Anomalies cérébralesAccident vasculaire cérébral
Prévention
5
#1
L'imagerie 3D peut-elle aider à la détection précoce des maladies ?
Oui, elle permet de détecter des maladies à un stade précoce, améliorant les chances de traitement.
Détection précoceMaladies
#2
Comment l'imagerie 3D contribue-t-elle à la prévention des cancers ?
Elle permet de surveiller les patients à risque et de détecter des anomalies précoces.
Prévention du cancerSurveillance
#3
Peut-on utiliser l'imagerie 3D pour le dépistage ?
Oui, elle est utilisée pour le dépistage de certaines maladies comme le cancer du sein.
DépistageCancer du sein
#4
L'imagerie 3D aide-t-elle à évaluer les risques cardiovasculaires ?
Oui, elle permet d'évaluer l'état des artères et de détecter des anomalies.
Risques cardiovasculairesArtères
#5
Peut-on prévenir des maladies avec l'imagerie 3D ?
Indirectement, en permettant une détection précoce et un suivi régulier.
PréventionSuivi médical
Traitements
5
#1
L'imagerie 3D est-elle utilisée pour planifier des interventions chirurgicales ?
Oui, elle permet de planifier avec précision les interventions chirurgicales.
ChirurgiePlanification chirurgicale
#2
Comment l'imagerie 3D aide-t-elle en radiothérapie ?
Elle permet de cibler précisément les tumeurs tout en épargnant les tissus sains.
RadiothérapieTumeurs
#3
Peut-on utiliser l'imagerie 3D pour guider des biopsies ?
Oui, elle aide à localiser précisément les zones à biopsier.
BiopsieGuidage d'imagerie
#4
L'imagerie 3D est-elle utile pour le suivi des traitements ?
Oui, elle permet d'évaluer l'efficacité des traitements au fil du temps.
Suivi médicalEfficacité des traitements
#5
Peut-on utiliser l'imagerie 3D pour des traitements non invasifs ?
Oui, elle est utilisée pour des techniques comme l'ablation par radiofréquence.
AblationTechniques non invasives
Complications
5
#1
Quelles complications peuvent survenir avec l'imagerie 3D ?
Des réactions allergiques aux agents de contraste ou des effets secondaires liés à l'exposition.
ComplicationsAgents de contraste
#2
L'imagerie 3D peut-elle causer des effets secondaires ?
Oui, notamment des effets liés à l'exposition aux radiations en cas de CT.
Effets secondairesRadiations
#3
Y a-t-il des risques liés à l'utilisation d'agents de contraste ?
Oui, des réactions allergiques ou des problèmes rénaux peuvent survenir.
Agents de contrasteRéactions allergiques
#4
L'imagerie 3D peut-elle entraîner des faux positifs ?
Oui, des anomalies peuvent être détectées qui ne sont pas cliniquement significatives.
Faux positifsDiagnostic médical
#5
Quelles sont les complications possibles après une biopsie guidée par imagerie 3D ?
Des saignements ou des infections peuvent survenir après la procédure.
BiopsieInfections
Facteurs de risque
5
#1
Quels facteurs augmentent le besoin d'imagerie 3D ?
Antécédents familiaux de maladies, symptômes persistants ou exposition à des risques environnementaux.
Facteurs de risqueAntécédents familiaux
#2
L'âge est-il un facteur de risque pour l'imagerie 3D ?
Oui, les personnes âgées sont plus susceptibles de nécessiter des examens d'imagerie.
ÂgeExamens d'imagerie
#3
Le tabagisme influence-t-il le besoin d'imagerie 3D ?
Oui, il augmente le risque de maladies pulmonaires nécessitant une évaluation.
TabagismeMaladies pulmonaires
#4
Les antécédents médicaux influencent-ils l'imagerie 3D ?
Oui, des antécédents de maladies peuvent justifier des examens d'imagerie réguliers.
Antécédents médicauxExamens d'imagerie
#5
Y a-t-il des facteurs environnementaux affectant l'imagerie 3D ?
Oui, l'exposition à des substances toxiques peut augmenter le besoin d'examens.
Facteurs environnementauxSubstances toxiques
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Department of Dentistry and Oral and Maxillofacial Surgery, Woodhull Hospital, 760 Broadway, Brooklyn, NY 11206, USA; Private Practice, Forward Oral Surgery, 248-62 Jericho Tpke, Floral Park, NY 11001, USA. Electronic address: levondds@gmail.com.
Institute of Diagnostic and Interventional Radiology, Pediatric Radiology and Neuroradiology, Rostock University Medical Center, Ernst-Heydemann-Str. 6, 18057, Rostock, Mecklenburg Western Pomerania, Germany. daniel.cantre@med.uni-rostock.de.
Institute of Diagnostic and Interventional Radiology, Pediatric Radiology and Neuroradiology, Rostock University Medical Center, Ernst-Heydemann-Str. 6, 18057, Rostock, Mecklenburg Western Pomerania, Germany.
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Institute for Implant Technology and Biomaterials e. V., associated Institution of the University of Rostock, Friedrich-Barnewitz-Straße 4, 18119, Rostock-Warnemünde, Germany.
Institute for Implant Technology and Biomaterials e. V., associated Institution of the University of Rostock, Friedrich-Barnewitz-Straße 4, 18119, Rostock-Warnemünde, Germany.
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Institute of Diagnostic and Interventional Radiology, Pediatric Radiology and Neuroradiology, Rostock University Medical Center, Ernst-Heydemann-Str. 6, 18057, Rostock, Mecklenburg Western Pomerania, Germany.
Department of Vascular and Endovascular Surgery, University of Heidelberg, Heidelberg, Germany. Electronic address: philipp.geisbuesch@med.uni-heidelberg.de.
Statistical regression models are used for predicting outcomes based on the values of some predictor variables or for describing the association of an outcome with predictors. With a data set at hand,...
We propose a censored quantile regression model for the analysis of relative survival data. We create a hybrid data set consisting of the study observations and counterpart randomly sampled pseudopopu...
The recently proposed proportional win-fractions (PW) model extends the two-sample win ratio analysis of prioritized composite endpoints to regression. Its proportionality assumption ensures that the ...
Tensor regression analysis is finding vast emerging applications in a variety of clinical settings, including neuroimaging, genomics, and dental medicine. The motivation for this paper is a study of p...
Compositional data reside in a simplex and measure fractions or proportions of parts to a whole. Most existing regression methods for such data rely on log-ratio transformations that are inadequate or...
It is highly desirable but difficult to understand how microscopic molecular details influence the macroscopic material properties, especially for soft materials with complex molecular architectures. ...
Spatially referenced data arise in many fields, including imaging, ecology, public health, and marketing. Although principled smoothing or interpolation is paramount for many practitioners, regression...
In modern biomedical datasets, it is common for recurrent outcomes data to be collected in an incomplete manner. More specifically, information on recurrent events is routinely recorded as a mixture o...
Transcriptome-wide association studies (TWASs) have shown great promise in interpreting the findings from genome-wide association studies (GWASs) and exploring the disease mechanisms, by integrating G...
Comprehensive and realistic simulations indicated NeRiT had calibrated type I error control for testing both the node effect and edge effect, and yields higher power than the existed methods, especial...
NeRiT is a powerful and efficient network regression method in TWAS....
The prediction of multiple drug efficacies using machine learning prediction techniques based on clinical and molecular attributes of tumors is a new approach in the field of precision medicine of onc...
We developed multiple drug efficacy prediction models based on three types of tumor characteristics by applying machine learning methods, including multi-target regression (MTR) and support vector reg...
When 30 real tumor samples were used for the train-test and CV methods, MTR models predicted the efficacy with less error than SVR models. Comparatively, using 340 theoretical samples for the train-te...
We developed efficient statistical and machine learning models using MTR and SVR analysis for anticancer drug efficacy, which will be useful in the field of precision medicine to choose the most suita...