Functional magnetic resonance imaging of the human brain based on signal enhancement by extravascular protons (SEEP fMRI)
Notice bibliographique
Résumé
Functional magnetic resonance imaging (fMRI) studies of the human brain were carried out at 3 Tesla to investigate an fMRI contrast mechanism that does not arise from the blood oxygen-level dependent (BOLD) effect. This contrast mechanism, signal enhancement by extravascular protons (SEEP), involves only proton-density changes and was recently demonstrated to contribute to fMRI signal changes in the spinal cord. In the present study it is hypothesized that SEEP fMRI can be used to identify areas of neuronal activity in the brain with as much sensitivity and precision as can be achieved with BOLD fMRI. A detailed analysis of the areas of activity, signal intensity time courses, and the contrast-to-noise ratio (CNR), is also presented and compared with the BOLD fMRI results. Experiments were carried out with subjects performing a simple finger-touching task, or observing an alternating checkerboard pattern. Data were acquired using a conventional BOLD fMRI method (gradient-echo (GE) EPI, TE = 30 ms), a conventional method with reduced BOLD sensitivity (GE-EPI, TE = 12 ms), and SEEP fMRI (spin-echo (SE) EPI, TE = 22 ms). The results of this study demonstrate that SEEP fMRI may provide better spatial localization of areas of neuronal activity, and a higher CNR than conventional BOLD fMRI, and has the added benefit of lower sensitivity to field inhomogeneities.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».