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Enregistrement W2039410399 · doi:10.1117/12.842521

Time-resolved near-infrared technique for bedside monitoring of absolute cerebral blood flow

2010· article· en· W2039410399 sur OpenAlexaff
Mamadou Diop, Kenneth M. Tichauer, Jonathan T. Elliott, Mark Migueis, Ting‐Yim Lee, Keith St. Lawrence

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOptical Imaging and Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNormocapniaCerebral blood flowIndocyanine greenNeurointensive careHypercapniaBiomedical engineeringBolus (digestion)Near-infrared spectroscopyBlood flowMedicineMaterials scienceAnesthesiaSurgeryOpticsCardiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A primary focus of neurointensive care is monitoring the injured brain to detect harmful events that can impair cerebral blood flow (CBF). Since current non-invasive bedside methods can only indirectly assess blood flow, the goal of this research was to develop an optical technique for measuring absolute CBF. A time-resolved near-infrared (NIR) apparatus was built and its ability to accurately measure changes in optical properties was demonstrated in tissue-mimicking phantoms. The time-resolved system was combined with a bolus-tracking method for measuring CBF using the dye indocyanine green (ICG) as an intravascular flow tracer. Cerebral blood flow was measured in newborn piglets and for comparison, CBF was concurrently measured using a previously developed continuous-wave NIR method. Measurements were acquired with both techniques under three conditions: normocapnia, hypercapnia and following occlusion of the carotid arteries. Mean CBF values (N = 3) acquired with the TR-NIR system were 31.9 ± 11.7 ml/100g/min during occlusion, 39.7 ± 1.6 ml/100g/min at normocapnia, and 58.8 ± 9.9 ml/100g/min at hypercapnia. Results demonstrate that the developed TR-NIR technique has the sensitivity to measure changes in CBF; however, the CBF measurements were approximately 25% lower than the values obtained with the CW-NIRS technique.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,801
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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