De wereld van radiologie en beeldvorming staat centraal in het modern medisch onderzoek, waar geavanceerde scans en afbeeldingen helpen om ziekten vroegtijdig te detecteren en behandelingen te sturen. Deze categorie op Gist.Science belicht hoe wetenschappers nieuwe inzichten vergaren over MRI, CT-scans en andere diagnostische technieken die het menselijk lichaam zichtbaar maken zonder ingrepen.

Elke nieuwe preprint die verschijnt op medRxiv binnen dit domein wordt door ons direct verwerkt. We bieden voor elk onderzoek zowel een begrijpelijke samenvatting in gewone taal als een gedetailleerde technische analyse, zodat zowel experts als geïnteresseerden de laatste doorbraken kunnen volgen. Hieronder vindt u de nieuwste publicaties uit dit dynamische veld, direct vanaf de bron.

Active Bilingual Immersion may Lead to Active Brain Cleansing: Multimodal Evidence for L2 Engagement Optimizing Glymphatic Function

Dit onderzoek toont aan dat actieve tweetalige immersie de glymfaatsysteemfunctie verbetert door hersen-CSF-coördinatie en de structuur van het plexus choroideus te optimaliseren, wat wijst op neuroprotectieve voordelen voor de hersenreiniging.

Wang, R., Guo, Q., Zeng, X., Leong, C., Zhang, C., Zhang, Y., Abutalebi, J., Myachykov, A.2026-03-19📄 radiology and imaging

Standard Model Imaging for Characterizing Multiple Sclerosis Lesion Types: A Lesion-Focused Analysis Compared with Diffusion Tensor Imaging

Deze studie toont aan dat Standard Model Imaging (SMI), vooral in combinatie met Diffusion Tensor Imaging (DTI), een waardevolle aanvulling biedt voor het karakteriseren van microstructurele veranderingen in diverse witte-stofweefselklassen bij multiple sclerose, hoewel de discriminatie tussen bepaalde weefseltypen beperkt blijft.

Jin, C., Tubasi, A., Xu, K., Gheen, C., Vinarsky, T., Kang, H., Jiang, X., Xu, J., Bagnato, F.2026-03-17📄 radiology and imaging

Comparative Evaluation of Microstructural Diffusion Methods in Characterizing Multiple Sclerosis Lesions: The Importance of multi-b shells acquisition

Dit onderzoek concludeert dat multi-schelp diffusion MRI, in combinatie met geavanceerde diffusiemodellen, een robuustere en informatievere karakterisering van microstructurele afwijkingen bij multiple sclerosis biedt dan traditionele single-schelp acquisities.

Jin, C., Tubasi, A., Xu, K., Gheen, C., Vinarsky, T., Kang, H., Jiang, X., Bagnato, F., Xu, J.2026-03-17📄 radiology and imaging

A clinical pilot study for personalized risk?based breast cancer screening utilizing the polygenic risk score

Deze pilootstudie onder 80 vrouwen toont aan dat het gebruik van een polygenische risicoscore (PRS) de huidige bevolkingsgerichte screeningsrichtlijnen kan verfijnen naar een meer gepersonaliseerde, op risico gebaseerde aanpak voor borstkanker, zonder dat dit leidt tot verhoogde angst bij de deelnemers.

Hovda, T., Sober, S., Padrik, P., Kruuv-Kao, K., Grindedal, E. M., Vamre, T. B. A., Eikeland, E., Hofvind, S., Sahlberg, K. K.2026-03-16📄 radiology and imaging

Artificial Intelligence in Mammography Screening in Norway (AIMS Norway): Protocol for a randomized controlled trial

Dit artikel beschrijft het protocol voor een gerandomiseerde gecontroleerde studie in Noorwegen die onderzoekt of een door kunstmatige intelligentie ondersteunde leesstrategie, waarbij het aantal radiologen wordt aangepast op basis van risicoscores, niet-onderdoenlijk is aan de standaard dubbele lezing wat betreft de detectie van borstkanker.

Holen, A. S., Larsen, M., Hofvind, S.2026-03-15📄 radiology and imaging

Photoacoustic imaging in mitochondrial disease

Deze exploratieve studie toont aan dat fotoakoestische beeldvorming een veelbelovende, niet-invasieve biomarker is voor het monitoren van mitochondriale myopathieën door significante verschillen in weefselinhoud tussen patiënten en gezonde vrijwilligers aan te tonen.

Else, T. R., Wright, L., Schon, K., Tiet, M. Y., Seikus, C., Ashby, E., Addy, C., Biggs, H., Harrison, E., van den Ameele, J., Chinnery, P. F., Bohndiek, S., Horvath, R.2026-03-11📄 radiology and imaging

Automated Segmentation of Intracranial Arteries on 4D Flow MRI for Hemodynamic Quantification

Dit onderzoek toont aan dat een op transfer learning gebaseerd nnU-Net-model, getraind op TOF-MRA- en 7T 4D Flow MRI-data, een robuuste en nauwkeurige oplossing biedt voor de geautomatiseerde segmentatie van intracraniale arteriën, waarbij de segmentatiekwaliteit direct de betrouwbaarheid van de daaruit afgeleide hemodynamische kwantificering beïnvloedt.

Zhang, J., Verschuur, A. S., van Ooij, P., Schrauben, E. M., Bakker, M. K., Nam, K. M., van der Schaaf, I. C., Tax, C. M. W.2026-03-10📄 radiology and imaging