Combined fMRI-MRS acquires simultaneous glutamate and BOLD-fMRI signals in the human brain
Notice bibliographique
Résumé
Combined fMRI-MRS is a novel method to non-invasively investigate functional activation in the human brain using simultaneous acquisition of hemodynamic and neurochemical measures. The aim of the current study was to quantify neural activity using combined fMRI-MRS at 7T. BOLD-fMRI and semi-LASER localization MRS data were acquired from the visual cortex of 13 participants during short blocks (64s) of flickering checkerboards. We demonstrate a correlation between glutamate and BOLD-fMRI time courses (R=0.381, p=0.031). In addition, we show increases in BOLD-fMRI (1.43±0.17%) and glutamate concentrations (0.15±0.05 I.U., ~2%) during visual stimulation. In contrast, we observed no change in glutamate concentrations in resting state MRS data during sham stimulation periods. Spectral line width changes generated by the BOLD-response were corrected using line broadening. In summary, our results establish the feasibility of concurrent measurements of BOLD-fMRI and neurochemicals using a novel combined fMRI-MRS sequence. Our findings strengthen the link between glutamate and functional activity in the human brain by demonstrating a significant correlation of BOLD-fMRI and glutamate over time, and by showing ~2% glutamate increases during 64s of visual stimulation. Our tool may become useful for studies characterizing functional dynamics between neurochemicals and hemodynamics in health and disease.
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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 | 0,021 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».