The role of vascular resistance in BOLD responses to progressive hypercapnia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ability of the cerebral vasculature to regulate vascular diameter, hence resistance and cerebral blood flow (CBF), in response to metabolic demands (neurovascular coupling), and perfusion pressure changes (autoregulation) may be assessed by measuring the CBF response to carbon dioxide (CO2). In healthy individuals, the CBF response to a ramp CO2 stimulus from hypocapnia to hypercapnia is assumed sigmoidal or linear. However, other response patterns commonly occur, especially in individuals with cerebrovascular disease, and these remain unexplained. CBF responses to CO2 in a vascular region are determined by the combined effects of the innate vascular responses to CO2 and the local perfusion pressure; the latter ensuing from pressure‐flow interactions within the cerebral vascular network. We modeled this situation as two vascular beds perfused in parallel from a fixed resistance source. Our premise is that all vascular beds have a sigmoidal reduction of resistance in response to a progressive rise in CO2. Surrogate CBF data to test the model was provided by magnetic resonance imaging of blood oxygen level‐dependent (BOLD) signals. The model successfully generated all the various BOLD‐CO2 response patterns, providing a physiological explanation of CBF distribution as relative differences in the network of vascular bed resistance responses to CO2. Hum Brain Mapp 38:5590–5602, 2017. © 2017 Wiley Periodicals, Inc.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».