Wavelength-dependent properties of motion artifacts in action potentials acquired with dual wavelength cardiac optical mapping impact the performance of ratiometry
Notice bibliographique
Résumé
Cardiac optical mapping in whole heart preparations is a research tool that contributes to the understanding of normal and abnormal cardiac electrical activity. The value of the technique is challenged by the presence of motion artifacts in the action potentials retrieved. Motion artifacts appear as a distortion of the action potential and affect the evaluation of electrophysiological parameters of interest such as action potential duration. Dual wavelength optical mapping offers the possibility of correcting motion artifacts by taking advantage of the ratiometric properties of the potentiometric dye used to record the electrical activity. In dual wavelength optical mapping, action potentials are recorded at two wavelengths and a ratio signal is calculated between the signals, removing the artifacts common to both wavelengths. Ratiometry relies on the assumption that motion artifacts in the two channels are similar in direction and shape. However, in practice ratiometry does not completely remove motion artifacts, a fact that has not yet been explained. Differences in signal amplitude between channels have been reported by earlier studies; however, these differences can be dealt with by scaling the signals appropriately. Early data acquired for this study suggest more complex differences exist between motion artifacts acquired in both channels. These differences affect the performance of ratiometry and may explain the inability of the technique to completely remove motion artifacts. This paper presents early examples of how the differences in shape, direction and amplitude between motion artifacts in dual wavelength recordings affect the results of the calculated ratio signal.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».