A non-invasive magnetic resonance imaging approach for assessment of real-time microcirculation dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present a novel, non-invasive magnetic resonance imaging (MRI) technique to assess real-time dynamic vasomodulation of the microvascular bed. Unlike existing perfusion imaging techniques, our method is sensitive only to blood volume and not flow velocity. Using graded gas challenges and a long-life, blood-pool T1-reducing agent gadofosveset, we can sensitively assess microvascular volume response in the liver, kidney cortex, and paraspinal muscle to vasoactive stimuli (i.e. hypercapnia, hypoxia, and hypercapnic hypoxia). Healthy adult rats were imaged on a 3 Tesla scanner and cycled through 10-minute gas intervals to elicit vasoconstriction followed by vasodilatation. Quantitative T1 relaxation time mapping was performed dynamically; heart rate and blood oxygen saturation were continuously monitored. Laser Doppler perfusion measurements confirmed MRI findings: dynamic changes in T1 corresponded with perfusion changes to graded gas challenges. Our new technique uncovered differential microvascular response to gas stimuli in different organs: for example, mild hypercapnia vasodilates the kidney cortex but constricts muscle vasculature. Finally, we present a gas challenge protocol that produces a consistent vasoactive response and can be used to assess vasomodulatory capacity. Our imaging approach to monitor real-time vasomodulation may be extended to other imaging modalities and is valuable for investigating diseases where microvascular health is compromised.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».