Quantification of Cerebrovascular Reactivity by Blood Oxygen Level–Dependent MR Imaging and Correlation with Conventional Angiography in Patients with Moyamoya Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: BOLD MR imaging combined with a technique for precision control of end-tidal pCO2 was used to produce quantitative maps of CVR in patients with Moyamoya disease. The technique was validated against measures of disease severity by using conventional angiography; it then was used to study the relationship between CVR, vascular steal, and disease severity. MATERIALS AND METHODS: A retrospective analysis comparing conventional angiography with BOLD MR imaging was performed on 11 patients with Moyamoya disease. Iso-oxic cycling of end-tidal pCO2 between 2 target values was performed during BOLD MR imaging. CVR was calculated as the BOLD signal difference per ΔpCO2. CVR was correlated with the presence of Moyamoya or pial collaterals and the degree of Moyamaya disease as graded by using a modified Suzuki score. RESULTS: A good correlation between mean CVR and Suzuki score was found for the MCA and ACA territories (Pearson correlation coefficient, −0.7560 and −0.6140, respectively; P < .0001). A similar correlation was found between mean CVR and the presence of pial and Moyamoya collateral vessels for combined MCA and ACA territories (Pearson correlation coefficient, −0.7466; P < .0001). On a voxel-for-voxel basis, there was a greater extent of steal within vascular territories with increasing disease severity (higher modified Suzuki score). Mean CVR was found to scale nonlinearly with the extent of vascular steal. CONCLUSIONS: Quantitative measures of CVR show direct correlation with impaired vascular supply as measured by the modified Suzuki score and enable direct investigation of the physiology of autoregulatory reserve, including steal phenomenon, within a given vascular territory. ACA : anterior cerebral artery AFNI : analysis of functional neuroimages AIF : arterial input function ANOVA : analysis of variance BOLD : blood oxygen level−dependent CBF : cerebral blood flow CVR : cerebrovascular reactivity CO2 : carbon dioxide ΔSpCO2 : difference per change in end-title carbon dioxide f : fraction ICA : internal carotid artery MCA : middle cerebral artery neg : negative PCA : posterior cerebral artery pCO2 : partial pressure of carbon dioxide PET : positron-emission tomography pO2 : partial pressure of oxygen pos : positive SE : standard error SPECT : single-photon emission CT TIA : transient ischemic attack
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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 ».