Development of a hybrid broadband NIRS/diffusion correlation spectroscopy system to monitor preterm brain injury (Conference Presentation)
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, 8% of births occur prematurely. Preterm infants weighing less than 1500g are at a high risk of neurodevelopmental impairment: 5-10% develop major disabilities such as cerebral palsy and 40-50% show other cognitive and behavioural deficits. The brain is vulnerable to periods of low cerebral blood flow (CBF) that can impair energy metabolism and cause tissue damage. There is, therefore, a need for an efficient neuromonitoring system to alert the neonatal intensive care team to clinically significant changes in CBF and metabolism, before injury occurs. Optical technologies offer safe, non-invasive, and cost-effective methods for neuromonitoring. Cerebral oxygen saturation (ScO2) can be measured by exploiting the absorption properties of hemoglobin though Near-Infrared Spectroscopy (NIRS), and Diffuse Correlation Spectroscopy (DCS) can monitor CBF by tracking red blood cells. These measures can be combined to describe metabolism, a key indicator of tissue viability. In this study we present the development and testing of a hybrid broadband NIRS/DCS neuromonitor. This system is novel in its ability to simultaneously acquire broadband NIRS and DCS signals, providing a truly real-time measure of metabolism. Narrow bandpass and notch filters have been incorporated to diminish light contamination between the two modalities, preferentially filtering out each source from the opposing detector, allowing for an accurate measure of ScO2, CBF, and metabolism. With a broadband NIRS/DCS system, a real-time measure of CBF and metabolism within the developing brain can aid clinicians in monitoring events that precede brain injury, ultimately leading to better clinical outcomes.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».