Effects of the apparent transverse relaxation time on cerebral blood flow measurements obtained by arterial spin labeling
Notice bibliographique
Résumé
Previous modeling studies have predicted that a significant fraction of the signal in arterial spin labeling (ASL) experiments originates from labeled water in the capillaries. Provided that the relaxation times in blood and tissue are similar, ASL data can still be analyzed with the conventional one-compartment Kety model. Such studies have primarily focused on T1 differences and have neglected any differences in transverse relaxation times (T2 and T2*). This is reasonable for studies at lower fields; however, it may not be valid at higher fields due to the stronger susceptibility effects of deoxygenated blood. In this study a tracer kinetic model was developed that includes T2* differences between capillary blood and tissue. The model predicts that a reduction in blood T2* at higher fields will attenuate the capillary contribution to the ASL signal. This in turn causes an underestimation of CBF when ASL data are analyzed with the one-compartment Kety model. We confirmed this prediction by comparing ASL data collected at 1.5 and 4 T, and at multiple gradient echoes (19, 32, 45, and 58 ms). A decrease in resting-state CBF with echo time (TE) was observed at 4 T, but not at 1.5 T. These results suggest that at higher fields AST data should be collected using gradient-echo techniques with short TEs, or with spin-echo techniques. Furthermore, the sensitivity of the CBF measurements to venous T2* may affect the interpretation of concurrent ASL/BOLD studies.
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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 ».