The resting-state fMRI arterial signal predicts differential blood transit time through the brain
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have found that aperiodic, systemic low-frequency oscillations (sLFOs) are present in blood-oxygen-level-dependent (BOLD) data. These signals are in the same low frequency band as the "resting state" signal; however, they are distinct signals which represent non-neuronal, physiological oscillations. The same sLFOs are found in the periphery (i.e. finger tips) as changes in oxy/deoxy-hemoglobin concentration using concurrent near-infrared spectroscopy. Together, this evidence points toward an extra-cerebral origin of these sLFOs. If this is the case, it is expected that these sLFO signals would be found in the carotid arteries with time delays that precede the signals found in the brain. To test this hypothesis, we employed the publicly available MyConnectome dataset (a two-year longitudinal study of a single subject) to extract the sLFOs in the internal carotid arteries (ICAs) with the help of the T1/T2-weighted images. Significant, but negative, correlations were found between the LFO BOLD signals from the ICAs and (1) the global signal (GS), (2) the superior sagittal sinus, and (3) the jugulars. We found the consistent time delays between the sLFO signals from ICAs, GS and veins which coincide with the blood transit time through the cerebral vascular tree.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».