<title>Comparison of near-infrared spectroscopy with CT cerebral blood flow measurements in newborn piglets</title>
Notice bibliographique
Résumé
Severely premature infants are often at high risk of cerebral hemorrhage or ischemic injury due to their inability to properly regulate blood flow to the brain. If blood flow is too high, the infant is at risk of cerebral hemorrhage, while too little blood flow can result in ischemic injury. The purpose of this research is to design and develop a means of non-invasively measuring cerebral blood flow (CBF) with near infrared spectroscopy (NIRS). Such a device would greatly aid the diagnosis and monitoring of afflicted infants. Previous attempts to measure CBF with NIRS have achieved limited success. In this study we acquired high signal-to-noise NIR spectrum from 600 to 980 nm with a cooled CCD spectrometer. This spectrometer enables the differential path length factor (DPF) to be estimated with accuracy using a second derivative technique described by Matcher et al. The validity of our new approach is determined via direct comparison with a previously validated computed tomography (CT) method. Three newborn piglets were studied. CBF measurements were performed at various partial arterial CO2 tensions (PaCO2) using both the NIRS and CT methods. The results of the two methods correlate well with a relationship of CBFCT equals -4.30 + 1.05 CBFNIRS (r2 equals 0.96).
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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 | 0,001 | 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 ».