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Magnetic Resonance Imaging01:24

Magnetic Resonance Imaging

10.0K
Magnetic resonance imaging (MRI) is a noninvasive medical imaging technique based on a phenomenon of nuclear physics discovered in the 1930s, in which matter exposed to magnetic fields and radio waves was found to emit radio signals. In 1970, a physician and researcher named Raymond Damadian noticed that malignant (cancerous) tissue gave off different signals than normal body tissue. He applied for a patent for the first MRI scanning device in clinical use by the early 1980s. The early MRI...
10.0K
Imaging Studies for Cardiovascular System IV: CMRI01:21

Imaging Studies for Cardiovascular System IV: CMRI

426
Cardiovascular magnetic resonance imaging, or CMRI, is a non-invasive diagnostic test that employs a magnetic field and radiofrequency waves to create precise images of the heart and arteries. It provides comprehensive information about cardiac anatomy, function, perfusion, and tissue characterization without ionizing radiation.IndicationsCMRI diagnoses various heart conditions, including tissue damage from heart attacks, ischemic heart disease, myocarditis, aortic issues (tears, aneurysms,...
426
Imaging Studies IV: Magnetic Resonance Imaging01:27

Imaging Studies IV: Magnetic Resonance Imaging

300
Introduction:Magnetic Resonance Imaging, or MRI, can include a specialized imaging technique of the urinary system known as Magnetic Resonance Urography (MRU). This radiation-free technique uses strong magnetic fields and radio waves to produce detailed images with the help of a computer. MRU is particularly effective for visualizing fluid-filled structures like the kidneys, ureters, and bladder.Applications of MRI in the Genitourinary SystemKidneys and Ureters: MRI detects tumors, cysts,...
300
Radiological Investigation II: MRI and Ventilation Perfusion Scan01:30

Radiological Investigation II: MRI and Ventilation Perfusion Scan

680
Description
Magnetic Resonance Imaging (MRI) and Ventilation Perfusion Scans are two radiological investigations that offer detailed diagnostic images of the body, particularly lung structures.
MRI
MRI uses magnetic fields and radiofrequency signals to distinguish between normal and abnormal tissues. This technology provides a more detailed diagnostic image than CT scans, enabling it to characterize pulmonary nodules, stage bronchogenic carcinoma, and evaluate inflammatory activity in...
680

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Radiómica e Inteligencia Artificial en Resonancia Magnética de Esclerosis Múltiple: Una Revisión Integral

Konstantinos Petrou1, Agapi Ploussi1, Ioannis Seimenis1

  • 1From the From the Department of Applied Medical Physics, Medical School (K.P., A.P., E.P.E.), 2nd Department of Radiology (G.V.), University General Hospital Attikon, National and Kapodistrian University of Athens, Rimini 1, Str, Haidari, 12462, Athens, Greece; Medical School (I.S.), National and Kapodistrian University of Athens, 75 Mikras Assias str., 11527, Athens, Greece; Medical Physics Laboratory (E.K.), Democritus University of Thrace, 69100 Alexandroupolis, Greece.

AJNR. American journal of neuroradiology
|February 19, 2026
PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

La radiómica, que utiliza inteligencia artificial y resonancias magnéticas, muestra potencial en el diagnóstico y la predicción de la esclerosis múltiple (EM). Si bien es eficaz para distinguir lesiones y predecir la discapacidad, se necesita una mayor validación para su uso clínico.

Palabras clave:
RadiómicaInteligencia ArtificialResonancia MagnéticaEsclerosis MúltipleDiagnósticoPronósticoNeuroimagenAnálisis de Imágenes

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Área de la Ciencia:

  • Imagenología Médica
  • Inteligencia Artificial
  • Neurología

Sus antecedentes:

  • La esclerosis múltiple (EM) es una enfermedad neurológica crónica.
  • El diagnóstico y pronóstico precisos son cruciales para el manejo eficaz de la EM.
  • La imagen médica, en particular la RM, juega un papel clave en la evaluación de la EM.

Objetivo del estudio:

  • Revisar las aplicaciones de la radiómica de RM en el diagnóstico y pronóstico de la esclerosis múltiple (EM).
  • Sintetizar los hallazgos de estudios recientes (2015-2025) sobre radiómica mejorada por IA para la EM.
  • Identificar el potencial y las limitaciones de la radiómica en el manejo clínico de la EM.

Principales métodos:

  • Búsqueda bibliográfica en las bases de datos PubMed y Scopus.
  • Inclusión de estudios publicados entre 2015 y 2025.
  • Análisis de 26 artículos seleccionados sobre radiómica de RM e inteligencia artificial en esclerosis múltiple.

Principales resultados:

  • Las características de radiómica de la RM cerebral, combinadas con la IA, pueden diferenciar las lesiones de EM del tejido sano.
  • La radiómica impulsada por IA muestra potencial en la predicción de la discapacidad relacionada con la EM y la detección de la actividad de la enfermedad.
  • Estos métodos pueden ayudar a distinguir la EM de afecciones con síntomas similares.

Conclusiones:

  • La radiómica de RM combinada con IA ofrece un enfoque prometedor para mejorar el manejo de la esclerosis múltiple.
  • La tecnología demuestra capacidades en diagnóstico, pronóstico y monitorización de la enfermedad.
  • Abordar las limitaciones, como el desequilibrio de los conjuntos de datos y la validación externa, es esencial para la integración clínica.