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Radiologia

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Radiology

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Anno accademico 2024/2025

Codice attività didattica
SCB0037C
Docente
Maurizio Balbi (Docente Titolare dell'insegnamento)
Corso di studio
Tecnica della Riabilitazione Psichiatrica
Anno
1° anno
Periodo
Primo semestre
Tipologia
Di base
Crediti/Valenza
1
SSD attività didattica
MED/36 - diagnostica per immagini e radioterapia
Erogazione
Tradizionale
Lingua
Italiano
Frequenza
Obbligatoria
Tipologia esame
Scritto
Tipologia unità didattica
modulo
Insegnamento integrato
Scienze biomediche e cliniche (SCB0037)
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

Obiettivo del corso è l'apprendimento dei principi generali di funzionamento delle principali metodiche della diagnostica per immagini e delle loro più comuni applicazioni cliniche.

The objective of the course is to provide a comprehensive understanding of the fundamental principles underlying the main medical imaging modalities and their most common clinical applications.

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Risultati dell'apprendimento attesi

Aver raggiunto una conoscenza e una capacità di comprensione delle materie inserite nell'insegnamento che permetta allo studente di impostare la discussione di problematiche inerenti gli ambiti affrontati in modo logico e completo.

To develop knowledge and understanding of the subjects covered in the course that enables the student to approach the discussion of issues related to these areas in a logical and comprehensive manner.

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Programma

Il corso prevede in totale 12 ore di didattica formale nelle quali vengono affrontate le tematiche della diagnostica per immagini suddividendole per metodica.
Vengono affrontati i temi delle seguenti metodiche: radiologia tradizionale, ecografia, tomografia computerizzata e risonanza magnetica.
Per ciascuna metodica vengono descritti i concetti fondamentali per la formazione delle immagini, quali organi possono essere studiati con le diverse metodiche, alcuni accenni di anatomia e semeiotica elementare, il tipo di apparecchiature utilizzate, e infine le indicazioni cliniche.

The course consists of a total of 12 hours of formal instruction, covering topics in medical imaging, organized by modality. The following modalities are addressed: conventional radiology, ultrasound, computed tomography, and magnetic resonance imaging. For each modality, the course describes the fundamental principles of image formation, the organs that can be examined with each technique, basic anatomy, and elementary semiotics, the types of equipment used, and, finally, the clinical indications.

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Modalità di insegnamento

Lezioni frontali con ausilio di diapositive. Il materiale didattico verrà caricato sulla pagina Moodle del corso.

Lectures supported by slide presentations. Course materials will be uploaded to the course’s Moodle page.

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Modalità di verifica dell'apprendimento

Prova scritta con domande a risposta multipla (trenta domande; quattro opzioni; una risposta corretta).

Written exam with multiple-choice questions (thirty questions with four options and one correct answer).

Testi consigliati e bibliografia

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  • Manuale di diagnostica per immagini per il corso di laurea in medicina e chirurgia (a cura di Pietro Torricelli e Maurizio Zompatori; Società Editrice Esculapio; seconda edizione -; 2016; ISBN ‎9788874889198). L’utilizzo di questo libro di testo è indicato ai fini della consultazione dei primi quattro capitoli.
  • Diagnostica per immagini e radioterapia (Giorgio Cittadini, Giuseppe Cittadini, Francesco Sardanelli; ‎ Edra; edizione del 30 giugno 2015; ISBN 978-8821440007). L’utilizzo di questo libro di testo è indicato ai fini della consultazione dei primi dieci capitoli e dell’Appendice 1.


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Note

Gli/le studenti/esse con DSA o disabilità sono pregati di prendere visione delle modalità di supporto e di accoglienza di Ateneo, e in particolare delle procedure necessarie per il supporto in sede d’esame.

Registrazione
  • Chiusa
    Apertura registrazione
    01/03/2020 alle ore 00:00
    Chiusura registrazione
    31/12/2022 alle ore 23:55
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    Ultimo aggiornamento: 29/10/2024 17:11
    Location: https://riabilitazione.campusnet.unito.it/robots.html
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