Impact of abnormal cerebrovascular reactivity on <scp>BOLD fMRI</scp>: a preliminary investigation of moyamoya disease
Notice bibliographique
Résumé
Blood oxygen level-dependent (BOLD) functional magnetic resonance imaging (fMRI) studies of patients with cerebrovascular disease have largely ignored the confounds associated with abnormal cerebral blood flow, vascular reactivity and neurovascular coupling. We studied BOLD fMRI activation and cerebrovascular reactivity in moyamoya disease. To characterize the impact of remote vascular demands on BOLD fMRI measurements, we varied the vascular territories engaged by manipulating the experimental task performed by the participants. Vascular territories affected by disease were identified using BOLD cerebrovascular reactivity. Preliminary evidence from two patients pre- and postrevascularization surgery and four controls indicates that neurovascular coupling in affected brain regions can be modulated by the task-related vascular demands in unaffected regions. In one patient studied, we observed that brain regions with improved cerebrovascular reactivity after surgery demonstrated normalized neurovascular coupling, that is the degree to which neurovascular coupling was modulated by task-related vascular demands was decreased. We propose that variations in task-dependent neurovascular coupling in patients with moyamoya disease are likely related to vascular steal. While preliminary, our findings are a proof of concept of the limitations of BOLD fMRI in cerebrovascular disease and suggest a role for assessment of cerebrovascular reactivity to improve interpretation of task-related BOLD fMRI activation.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».