Studii medicale: Rezonanta magnetica

Studiul identifică hipoconectivitatea DMN-frontoparietală și hiperconectivitatea vizuală ca biomarkeri pentru PTSD de război rezistent, sugerând noi ținte pentru neuromodulare personalizată.

Studiul utilizează inteligența artificială pentru a identifica două traiectorii de progresie în LGMD R2, demonstrând că un model combinat clinic-RMN prezice declinul cu o acuratețe de 83,7%.

Studiul demonstrează că modelele de învățare automată (Random Survival Forests) prezic superior supraviețuirea în regurgitarea tricuspidiană, identificând remodelarea inimii drepte ca predictor cheie.

Meta-analiza confirmă că bolile neuropsihiatrice accelerează îmbătrânirea cerebrală (BAG pozitiv), cu cele mai mari decalaje în demențe, sugerând un biomarker transdiagnostic pentru viitor.

Studiul demonstrează că cartografierea MPF prin RMN cantitativ diferențiază tulburarea bipolară de depresia recurentă prin tipare opuse de mielinizare: hipomielinizare în depresie și hipermieliniza...

Studiul demonstrează că fibrilația atrială și ateroscleroza produc tipare distincte de leziuni cerebrale la RMN, facilitând diagnosticul etiologic al accidentelor vasculare cerebrale.

Meta-analiza identifică anomalii structurale și funcționale (reducerea grosimii corticale, hiperconectivitate) la pacienții cu crize funcționale, susținând substratul neurobiologic al afecțiunii.

Revizuirea stabilește rolul RMC ca standard de aur în diagnosticarea infiltrației grase miocardice, oferind criterii imagistice precise pentru ARVC/D, infarct și tumori cardiace.

Meta-analizele confirmă reduceri volumetrice cerebrale și conectivitate alterată în schizofrenie, susținând modelul neurodevelopmental și importanța intervenției timpurii în stadiul de risc.

Studiul pe 1.005 pacienți cu STEMI arată că infarctul de ventricul drept (19,8% prevalență) crește riscul de MACE cu 45% la 3,6 ani, fiind un predictor independent de spitalizare pentru insuficienț...

Revizuirea analizează utilizarea imagisticii avansate (RMN, PET, CT hibrid) pentru evaluarea interacțiunilor inter-organe și a mecanismelor fiziopatologice în bolile cardiometabolice complexe.

Meta-analiză pe 4.049 studii fMRI (2010-2024) care identifică 10 regiuni cerebrale cheie implicate în depresie, oferind direcții pentru neuromodulare și biomarkeri diagnostici.

Meta-analiza pe 119 studii (25.919 participanți) demonstrează că machine learning pe IRM cerebral clasifică schizofrenia cu o sensibilitate de 79,1% și o specificitate de 80,0%.

Meta-analiza pe 12.000 de pacienți demonstrează că algoritmii IA 3D ating o sensibilitate de 87% în detectarea tumorilor cerebrale pe RMN, depășind modelele 2D și confirmând maturitatea clinică.

Revizuire sistematică a 24 de studii (1.127 pacienți) privind RMN în hiperparatiroidismul primar: sensibilitate 74–88%, util în cazuri complexe, recurente sau unde iradierea trebuie evitată.