Pulsed arterial spin labeling parameter optimization for an elderly population
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To optimize pulsed arterial spin labeling (PASL) parameters for the elderly to take into account possible perfusion changes that occur in the brain with age. MATERIALS AND METHODS: Healthy young (N = 14, age range = 21-27 years) and elderly (N = 12, age range = 61-67 years) subjects were scanned using Q2TIPS (QUIPSS II with thin-slice TI, periodic saturation) with varying inversion times (TI(2)) at 1.5T. The difference signal (DeltaM), transit time (deltat), and cerebral blood flow (CBF) were calculated in segmented gray matter (GM). RESULTS: The young displayed more perfusion-weighted signal difference than the elderly at all TI(2)'s. The peak DeltaM occurred at TI(2) approximately 1300 msec and 1500 msec in the young and elderly groups, respectively. Qualitatively, intravascular signal was minimal in the younger group by TI(2) = 1500 msec, whereas a longer TI(2) of 1800 msec was needed to minimize this signal in the elderly. The transit time was approximately 100 msec longer in the elderly, and CBF was in the range of literature values. CONCLUSION: For acquiring perfusion-weighted images with minimal intravascular signal and adequate tissue signal for PASL studies of cerebral perfusion in the elderly, a longer inversion time is advantageous.
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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 | 0,002 |
| 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 ».