Arterial input function of an optical tracer for dynamic contrast enhanced imaging can be determined from pulse oximetry oxygen saturation measurements
Notice bibliographique
Résumé
In many cases, kinetic modeling requires that the arterial input function (AIF)--the time-dependent arterial concentration of a tracer--be characterized. A straightforward method to measure the AIF of red and near-infrared optical dyes (e.g., indocyanine green) using a pulse oximeter is presented. The method is motivated by the ubiquity of pulse oximeters used in both preclinical and clinical applications, as well as the gap in currently available technologies to measure AIFs in small animals. The method is based on quantifying the interference that is observed in the derived arterial oxygen saturation (SaO₂) following a bolus injection of a light-absorbing dye. In other words, the change in SaO₂ can be converted into dye concentration knowing the chromophore-specific extinction coefficients, the true arterial oxygen saturation, and total hemoglobin concentration. A simple error analysis was performed to highlight potential limitations of the approach, and a validation of the method was conducted in rabbits by comparing the pulse oximetry method with the AIF acquired using a pulse dye densitometer. Considering that determining the AIF is required for performing quantitative tracer kinetics, this method provides a flexible tool for measuring the arterial dye concentration that could be used in a variety of applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».