Diffuse optical-MRI fusion and applications
Notice bibliographique
Résumé
Diffuse optical imaging (DOI) is a relatively new functional imaging modality offering the possibility to record changes in hemoglobin concentrations. It is based on the propagation of near-infrared light through biological tissues. By measuring the optical absorption of the blood in the cortex, DOI enables the estimation of changes of deoxy-hemoglobin (HbR) and oxy-hemoglobin (HbO<sub>2</sub>) concentrations. It thus provides indirect information on neuronal activity. Drawbacks of optical imaging are its lack of quantification abilities as well as poor spatial resolution. Although not much can be done concerning the second issue, diffusion being the limiting factor, one can aim at more quantitative data by the use of extra information. As an example, the determination of baseline concentrations done by fitting a temporal or frequency curve to recover background concentrations is not expected to be accurate due to the heterogeneity of the underlying tissues. The vascular architecture, unknown when doing DOI alone, also plays a significant role in the signal detected. Partial volume effects due to an optode pair overlapping a large vein will lead to confounding data and create difficulties in analyzing the neuronal activation. Here we show that fusion with MRI, but done outside the scanner, may help solving some of these issues.
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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 | 0,001 |
| 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 ».