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Enregistrement W2914529355 · doi:10.1364/boe.10.000761

Frequency analysis of oscillations in cerebral hemodynamics measured by time domain near infrared spectroscopy

2019· article· en· W2914529355 sur OpenAlexaff
Michał Kacprzak, Piotr Sawosz, Wojciech Weigl, Daniel Milej, Anna Gerega, Adam Liebert

Notice bibliographique

RevueBiomedical Optics Express · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOptical Imaging and Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesNarodowym Centrum NaukiNarodowe Centrum Nauki
Mots-clésHemodynamicsCerebral autoregulationNeurovascular bundleMicrocirculationCerebral blood flowTime domainNuclear magnetic resonanceSpectroscopyFrequency domainAutoregulationMedicineOpticsBiomedical engineeringPhysicsInternal medicinePathologyMathematicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we propose the application of time-domain near-infrared spectroscopy to the assessment of oscillations in cerebral hemodynamics. These oscillations were observed in the statistical moments of the distributions of time of flight of photons (DTOFs) measured on the head. We analyzed the zeroth and second centralized moments of DTOFs (total number of photons and variance) to obtain their spectra to provide parameters for the frequency components of microcirculation, which differ between the extracerebral and intracerebral layers of the head. Analysis of these moments revealed statistically significant differences between a control group of healthy subjects and a group of patients with severe neurovascular disorders, which is a promising result for the assessment of cerebral microcirculation and cerebral autoregulation mechanisms.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,841
Score d'incertitude au seuil0,803

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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