Titre : Imagerie par résonance magnétique de diffusion

Imagerie par résonance magnétique de diffusion : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Data Mining

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment l'IRM de diffusion aide-t-elle au diagnostic ?

Elle permet de visualiser les zones de restriction de diffusion, souvent liées à des AVC.
Imagerie par résonance magnétique Accident vasculaire cérébral
#2

Quels types de maladies sont détectables par IRM de diffusion ?

Elle détecte les AVC, les tumeurs, et les infections cérébrales.
Tumeurs cérébrales Infections cérébrales
#3

L'IRM de diffusion est-elle utilisée pour le cancer ?

Oui, elle aide à évaluer la réponse tumorale au traitement.
Cancer Évaluation du traitement
#4

Peut-on utiliser l'IRM de diffusion pour les maladies neurodégénératives ?

Oui, elle peut aider à évaluer des maladies comme la sclérose en plaques.
Sclérose en plaques Maladies neurodégénératives
#5

L'IRM de diffusion est-elle efficace pour les lésions cérébrales ?

Oui, elle permet de détecter des lésions subtiles non visibles par d'autres techniques.
Lésions cérébrales Imagerie médicale

Symptômes 5

#1

Quels symptômes peuvent indiquer un besoin d'IRM de diffusion ?

Des symptômes comme des maux de tête sévères, des troubles de la vision ou des convulsions.
Maux de tête Troubles de la vision
#2

L'IRM de diffusion peut-elle aider à identifier des symptômes d'AVC ?

Oui, elle peut montrer des zones de lésion correspondant aux symptômes d'AVC.
Accident vasculaire cérébral Symptômes neurologiques
#3

Quels signes cliniques sont associés à des anomalies en IRM de diffusion ?

Des signes comme la faiblesse musculaire ou des troubles de l'équilibre peuvent être observés.
Faiblesse musculaire Troubles de l'équilibre
#4

Les troubles cognitifs peuvent-ils être évalués par IRM de diffusion ?

Oui, des anomalies peuvent être détectées chez les patients présentant des troubles cognitifs.
Troubles cognitifs Évaluation neurologique
#5

L'IRM de diffusion peut-elle révéler des symptômes de tumeurs ?

Oui, elle peut montrer des zones de compression ou d'infiltration tumorale.
Tumeurs cérébrales Symptômes neurologiques

Prévention 5

#1

Comment l'IRM de diffusion contribue-t-elle à la prévention des AVC ?

Elle permet de détecter des signes précoces d'ischémie, facilitant une intervention rapide.
Prévention des AVC Ischémie cérébrale
#2

Peut-on utiliser l'IRM de diffusion pour le dépistage précoce ?

Oui, elle peut être utilisée pour le dépistage de maladies cérébrales chez les patients à risque.
Dépistage Maladies cérébrales
#3

Quels facteurs de risque peuvent être identifiés par IRM de diffusion ?

Elle peut révéler des anomalies vasculaires ou des lésions cérébrales liées à des facteurs de risque.
Facteurs de risque Anomalies vasculaires
#4

L'IRM de diffusion peut-elle aider à prévenir les complications post-opératoires ?

Oui, elle permet de surveiller les complications potentielles après une chirurgie cérébrale.
Complications post-opératoires Surveillance médicale
#5

Comment l'IRM de diffusion aide-t-elle à la gestion des maladies chroniques ?

Elle permet de surveiller l'évolution des maladies chroniques et d'ajuster les traitements.
Maladies chroniques Gestion des maladies

Traitements 5

#1

L'IRM de diffusion influence-t-elle les décisions de traitement ?

Oui, elle guide les choix thérapeutiques en fonction de la gravité des lésions.
Décisions thérapeutiques Imagerie médicale
#2

Peut-on suivre l'évolution d'un traitement par IRM de diffusion ?

Oui, elle permet d'évaluer la réponse au traitement au fil du temps.
Suivi thérapeutique Évaluation du traitement
#3

L'IRM de diffusion est-elle utilisée avant une chirurgie ?

Oui, elle aide à planifier les interventions chirurgicales en visualisant les lésions.
Chirurgie cérébrale Planification chirurgicale
#4

Quels traitements peuvent être guidés par l'IRM de diffusion ?

Les traitements pour les AVC, les tumeurs et les infections peuvent être guidés.
Traitement des AVC Traitement des tumeurs
#5

L'IRM de diffusion peut-elle aider à évaluer la nécessité d'une biopsie ?

Oui, elle peut identifier des zones suspectes nécessitant une biopsie.
Biopsie Évaluation diagnostique

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir après une IRM de diffusion ?

Les complications sont rares, mais peuvent inclure des réactions allergiques au contraste.
Complications médicales Réactions allergiques
#2

L'IRM de diffusion peut-elle révéler des complications d'un AVC ?

Oui, elle peut montrer des zones de nécrose ou d'œdème post-AVC.
Complications d'AVC Nécrose cérébrale
#3

Peut-on détecter des complications liées à des tumeurs par IRM de diffusion ?

Oui, elle peut identifier des complications comme l'infiltration tumorale ou l'œdème.
Complications tumorales Infiltration tumorale
#4

L'IRM de diffusion peut-elle aider à prévenir des complications neurologiques ?

Oui, elle permet une détection précoce des anomalies pouvant entraîner des complications.
Complications neurologiques Détection précoce
#5

Quelles complications peuvent être surveillées par IRM de diffusion ?

Elle permet de surveiller des complications comme l'œdème cérébral ou les hémorragies.
Œdème cérébral Hémorragies cérébrales

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs de risque sont associés aux AVC détectés par IRM de diffusion ?

L'hypertension, le diabète et le tabagisme sont des facteurs de risque majeurs.
Hypertension Diabète
#2

L'IRM de diffusion peut-elle identifier des facteurs de risque vasculaires ?

Oui, elle peut montrer des anomalies vasculaires comme l'athérosclérose.
Anomalies vasculaires Athérosclérose
#3

Quels antécédents médicaux influencent les résultats de l'IRM de diffusion ?

Des antécédents d'AVC ou de maladies cardiaques peuvent influencer les résultats.
Antécédents médicaux Maladies cardiaques
#4

L'âge est-il un facteur de risque pour les anomalies détectées par IRM de diffusion ?

Oui, le risque d'anomalies cérébrales augmente avec l'âge.
Âge Anomalies cérébrales
#5

Le mode de vie peut-il affecter les résultats de l'IRM de diffusion ?

Oui, des habitudes comme le manque d'exercice et une mauvaise alimentation augmentent les risques.
Mode de vie Habitudes alimentaires
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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 02/04/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Christopher D Smyser

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Neurology, Washington University School of Medicine, 660 South Euclid Avenue, Campus Box 8111, St Louis, MO 63110-1093, USA; Department of Pediatrics, Washington University School of Medicine, 660 South Euclid Avenue, Campus Box 8116, St Louis, MO 63110-1093, USA; Department of Radiology, Washington University School of Medicine, 660 South Euclid Avenue, Campus Box 8131, St Louis, MO 63110-1093, USA. Electronic address: smyserc@wustl.edu.
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Vincenza Granata

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Division of Radiology, "Istituto Nazionale Tumori IRCCS Fondazione Pascale-IRCCS di Napoli", Naples, Italy.

Koji Kamagata

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  • Department of Radiology, Juntendo University Graduate School of Medicine, Tokyo 113-8421, Japan.
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Christina Andica

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  • Department of Radiology, Juntendo University Graduate School of Medicine, Tokyo 113-8421, Japan.
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Taku Hatano

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  • Department of Neurology, Juntendo University School of Medicine, Tokyo 113-8421, Japan.
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Takashi Ogawa

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  • Department of Neurology, Juntendo University School of Medicine, Tokyo 113-8421, Japan.
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Haruka Takeshige-Amano

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  • Department of Neurology, Juntendo University School of Medicine, Tokyo 113-8421, Japan.
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Toshiaki Akashi

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  • Department of Radiology, Juntendo University Graduate School of Medicine, Tokyo 113-8421, Japan.
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Akifumi Hagiwara

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  • Department of Radiology, Juntendo University Graduate School of Medicine, Tokyo 113-8421, Japan.
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Shohei Fujita

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  • Department of Radiology, Juntendo University Graduate School of Medicine, Tokyo 113-8421, Japan.
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Shigeki Aoki

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  • Department of Radiology, Juntendo University Graduate School of Medicine, Tokyo 113-8421, Japan.
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Zohya Khalique

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Affiliations :
  • CMR Unit, Royal Brompton Hospital, London, United Kingdom; National Heart and Lung Institute, Imperial College, London, United Kingdom.
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Ido Tavor

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Affiliations :
  • Department of Anatomy and Anthropology, Sackler Faculty of Medicine, Tel Aviv University, Tel Aviv, Israel.
  • Sagol School of Neuroscience, Tel Aviv University, Tel Aviv, Israel.
  • Strauss Center for Computational Neuroimaging, Tel Aviv University, Tel Aviv, Israel.
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Alberto Bizzi

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Affiliations :
  • Neuroradiology Unit, Fondazione IRCCS Istituto Neurologico Carlo Besta, Milan, Italy.

Riccardo Pascuzzo

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Affiliations :
  • Neuroradiology Unit, Fondazione IRCCS Istituto Neurologico Carlo Besta, Milan, Italy.

Janis Blevins

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Affiliations :
  • National Prion Disease Pathology Surveillance Center, Case Western Reserve University, School of Medicine, Cleveland, OH.

Marco E M Moscatelli

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Affiliations :
  • Neuroradiology Unit, Fondazione IRCCS Istituto Neurologico Carlo Besta, Milan, Italy.

Marina Grisoli

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Neuroradiology Unit, Fondazione IRCCS Istituto Neurologico Carlo Besta, Milan, Italy.

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Application of data mining algorithms to study data trends for corneal transplantation.

To utilize data mining for analysis of corneal transplantations (CT) in Florida from 2005-2014, segmented by demographics, geography, and transplantation technique.... A retrospective, database study was performed utilizing data queried from the Healthcare and Cost Utilization Project using Current Procedural Terminology codes for lamellar keratoplasty (ALK), endoth... From 2005-2014, CT (n=28,607) represented less than 1% of the total ambulatory surgeries (n=12,695,932) performed in Florida. EK volume increased while PKP and ALK volume decreased, year-over-year. St... CT rates in Florida appear to overrepresent the female sex and underrepresent ethnic minorities, with propensities between PKP and African Americans, EK and female patients, and EK and Medicare reimbu...

Image-based data mining applies to data collected from children.

Image-based data mining (IBDM) is a novel voxel-based method for analyzing radiation dose responses that has been successfully applied in adult data. Because anatomic variability and side effects of i... We tested IBDM with CT images and dose distributions collected from 167 children (aged 10 months to 20 years) who received proton radiotherapy for primary brain tumors. We used data from four referenc... Spatial normalizations and dose comparisons were insensitive to reference selection. Normalization discrepancies were small (average contour distance < 2.5 mm, average center-of-mass deviation < 6 mm)... IBDM is feasible for childhood late-effects research. Our findings may inform cohort selection in future studies of pediatric radiotherapy dose responses and facilitate treatment planning to reduce tr...

A novel dynamic Bayesian network approach for data mining and survival data analysis.

Censorship is the primary challenge in survival modeling, especially in human health studies. The classical methods have been limited by applications like Kaplan-Meier or restricted assumptions like t... We proposed a two-slice temporal Bayesian network model for the survival data, introducing the survival and censorship status in each observed time as the dynamic states. A score-based algorithm learn... The simulation study shows the superiority of DBN in bias reduction for many scenarios compared with Cox regression and Kaplan-Meier, especially in the late survival times. In the real-world data, the... Our proposed dynamic Bayesian network model could be used as a data mining technique in the context of survival data analysis. The advantages of this approach are feature selection ability, straightfo...

Healthcare insurance fraud detection using data mining.

Healthcare programs and insurance initiatives play a crucial role in ensuring that people have access to medical care. There are many benefits of healthcare insurance programs but fraud in healthcare ... In this study, a fraud detection methodology is presented that utilizes association rule mining augmented with unsupervised learning techniques to detect healthcare insurance fraud. Dataset from the C... Descriptive analysis shows patterns and trends in the data revealing interesting relationship among diagnosis codes, procedure codes and the physicians. The baseline anomaly detection algorithms gener... The proposed methodology enhances healthcare insurance fraud detection by using association rule mining for pattern discovery and unsupervised classifiers for effective anomaly detection....