Visualization of Altered Neurovascular Coupling in Chronic Stroke Patients using Multimodal Functional MRI
Notice bibliographique
Résumé
Evaluation of cortical reorganization in chronic stroke patients requires methods to accurately localize regions of neuronal activity. Blood oxygenation level-dependent (BOLD) functional magnetic resonance imaging (fMRI) is frequently employed; however, BOLD contrast depends on specific coupling relationships between the cerebral metabolic rate of oxygen (CMRO(2)), cerebral blood flow (CBF), and volume (CBV), which may not exist following stroke. The aim of this study was to understand whether CBF-weighted (CBFw) and CBV-weighted (CBVw) fMRI could be used in sequence with BOLD to characterize neurovascular coupling mechanisms poststroke. Chronic stroke patients (n=11) with motor impairment and age-matched controls (n=11) performed four sets of unilateral motor tasks (60 seconds/30 seconds off/on) during CBFw, CBVw, and BOLD fMRI acquisition. While control participants elicited mean BOLD, CBFw, and CBVw responses in motor cortex (P<0.01), patients showed only mean changes in CBF (P<0.01) and CBV (P<0.01), but absent mean BOLD responses (P=0.20). BOLD intersubject variability was consistent with differing coupling indices between CBF, CBV, and CMRO(2). Thus, CBFw and/or CBVw fMRI may provide crucial information not apparent from BOLD in these patients. A table is provided outlining distinct vascular and metabolic uncoupling possibilities that elicit different BOLD responses, and the strengths and limitations of the multimodal protocol are summarized.
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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 ».