Quantification of pain-induced changes in cerebral blood flow by perfusion MRI
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to assess if the functional activation caused by painful stimuli could be detected with arterial spin labeling (ASL), which is a non-invasive magnetic resonance imaging (MRI) technique for measuring cerebral blood flow (CBF). Because ASL directly measures blood flow, it is well suited to pain conditions that are difficult to assess with current functional MRI, such as chronic pain. However, the use of ASL in neuroimaging has been hampered by its low sensitivity. Recent improvements in MRI technology, namely increased magnetic field strengths and phased array receiver coils, should enable ASL to measure the small changes in CBF associated with pain. In this study, healthy volunteers underwent two ASL imaging sessions, during which a painful thermal stimulus was applied to the left hand. The results demonstrated that the ASL technique measured changes in regional CBF in brain regions that have been previously identified with pain perception. These included bilateral CBF changes in the insula, secondary somatosensory, and cingulate cortices, as well as the supplementary motor area (SMA). Also observed were contralateral primary somatosensory and ipsilateral thalamic CBF changes. The average change in CBF for all regions of interest was 3.68ml/100g/min, ranging from 2.97ml/100g/min in ipsilateral thalamus to 4.91ml/100g/min in contralateral insula. The average resting global CBF was 54+/-9.7ml/100g/min, and there was no change in global CBF due to the noxious thermal stimulus.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».