Feasibility and precision of cerebral blood flow and cerebrovascular reactivity MRI measurements using a computer‐controlled gas delivery system in an anesthetised juvenile animal model
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To demonstrate the feasibility and repeatability of cerebrovascular reactivity (CVR) imaging using a controlled CO(2) challenge in mechanically ventilated juvenile pigs. MATERIALS AND METHODS: Precise end-tidal partial pressure CO(2) (PETCO(2)) control was achieved via a computer-controlled model-driven prospective end-tidal targeting (MPET) system integrated with mechanical ventilation using a custom-built secondary breathing circuit. Test-retest blood-oxygen level dependent (BOLD) CVR images were collected in nine juvenile pigs by quantifying the BOLD response to iso-oxic square-wave PETCO(2) changes. For comparison, test-retest baseline arterial spin labeling (ASL) cerebral blood flow (CBF) images were collected. Repeatability was quantified using the intra-class correlation coefficient (ICC) and coefficient of variation (CV). RESULTS: The repeatability of the PETCO(2) (CV < 2%) step changes resulted in BOLD CVR ICC > 0.94 and CV < 6% for cortical brain regions, which was similar to ASL CBF repeatability (ICC > 0.96 and CV < 4%). CONCLUSION: This study demonstrates the feasibility and precision of CVR imaging with an MPET CO(2) challenge in mechanically ventilated subjects using an animal model. Translation of this method into clinical imaging protocols may enable CVR imaging in young children with cerebrovascular disease who require general anesthesia.
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 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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».