Questões de Concurso

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Q2381095 Radiologia
Triângulo de Codman é um termo usado para descrever a área triangular de novo osso subperiosteal que é criada quando uma lesão, frequentemente um tumor, eleva o periósteo para longe do osso. As principais causas deste sinal são, EXCETO:
Alternativas
Q2381092 Radiologia
O Método de Towne é utilizado para radiografias:
Alternativas
Q2381089 Radiologia
Na Incidência de Tornozelo Oblíqua Rotação Medial de 45º tem-se: 
Alternativas
Q2381088 Radiologia
Na incidência de Escafóide Desvio Ulnar. Tem-se:
Alternativas
Q2381087 Radiologia
Na Síndrome da irradiação aguda, são sintomas da Síndrome do Sistema Gastrointestinal: 
Alternativas
Q2381086 Radiologia
A margem de um nódulo mamário pode ser as descritas a seguir, das quais é INCORRETO afirmar:
Alternativas
Q2381085 Radiologia
Atualmente, vem-se utilizando cada vez mais a Radiografia Digital (RD), por conta dos benefícios que ela pode apresenta que inclui, EXCETO:
Alternativas
Q2381084 Radiologia
São Vantagens do uso da Tomografia computadorizada, EXCETO:
Alternativas
Q2381083 Radiologia
Caracterizam os Exames contrastados, EXCETO:
Alternativas
Q2381082 Radiologia
Determina a suspensão da revelação, neutralizando o revelador.
Alternativas
Q2381081 Radiologia
Sobre o Ponto Focal é INCORRETO afirmar:
Alternativas
Q2381080 Radiologia
Sobre os Efeitos Estocásticos na classificação dos efeitos biológicos é INCORRETO afirmar:
Alternativas
Q2381079 Radiologia
Sobre a Linha iliofemoral é INCORRETO afirmar:
Alternativas
Q2378070 Radiologia

Julgue o item subsequente, com relação a aprendizado de máquina, que é uma forma de inteligência artificial com vasta aplicação na área de diagnóstico por imagem. 


PCA (principal component analysis) é uma técnica empregada para reduzir a dimensionalidade do conjunto de dados, reduzindo o número de valores usados para representar cada observação, mas sem reduzir o número de observações; ela pode ser usada, por exemplo, para reduzir o número de variáveis quantitativas usadas para caracterizar as imagens de cada paciente.  

Alternativas
Q2378069 Radiologia

Julgue o item subsequente, com relação a aprendizado de máquina, que é uma forma de inteligência artificial com vasta aplicação na área de diagnóstico por imagem. 


Quando se dispõe de um conjunto limitado de observações (por exemplo, imagens de poucos pacientes) para treinar o modelo, é adequado o uso de algoritmos de aprendizado profundo (deep learning).

Alternativas
Q2378068 Radiologia

Julgue o item subsequente, com relação a aprendizado de máquina, que é uma forma de inteligência artificial com vasta aplicação na área de diagnóstico por imagem. 


No aprendizado não supervisionado, o modelo é treinado com base em um conjunto de entradas (por exemplo, dados extraídos de imagens médicas de vários pacientes) e de saídas corretas associadas a cada uma dessas entradas (por exemplo, o diagnóstico de cada paciente).

Alternativas
Q2378067 Radiologia

Julgue o item subsequente, com relação a aprendizado de máquina, que é uma forma de inteligência artificial com vasta aplicação na área de diagnóstico por imagem. 


A radiômica é um método para extrair, de uma região de interesse traçada na imagem, um grande número de valores (denominados features), os quais quantificam diferentes características do objeto de análise, como tamanho, forma e textura de um tumor em uma imagem de ressonância magnética.

Alternativas
Q2378066 Radiologia

A respeito de visualização e manipulação de imagens 3D, julgue o próximo item.


No método de renderização de volume, cada voxel é tratado como um objeto e renderizado individualmente, associando a cada voxel um valor de transparência (ou de opacidade).

Alternativas
Q2378065 Radiologia

A respeito de visualização e manipulação de imagens 3D, julgue o próximo item.


O método de renderização de volume é mais adequado quando a matriz tridimensional de voxels é bastante preenchida, de modo que poucos voxels terão alto valor de transparência.

Alternativas
Respostas
1181: B
1182: D
1183: A
1184: D
1185: C
1186: A
1187: A
1188: A
1189: C
1190: B
1191: C
1192: D
1193: A
1194: E
1195: C
1196: E
1197: E
1198: C
1199: C
1200: E