The role of diffusion and perivascular spaces in dynamic susceptibility contrast MRI
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We investigated the effects of brain tissue orientation, diffusion, and perivascular spaces on dynamic susceptibility contrast MRI. A 3D numerical model of a white matter voxel was created that consists of an isotropic capillary bed and anisotropic vessels that run in parallel with white matter tracts and are surrounded by perivascular spaces. The signal within the voxel was simulated by solving the Bloch-Torrey equation. Experimental perfusion data were acquired with a gradient echo dynamic susceptibility contrast scan. White matter fibre orientation was mapped with diffusion tensor imaging. Our numerical model of the contrast agent induced increase in R 2 * , as a function of tissue orientation, was fit to dynamic susceptibility contrast MRI data from thirteen subjects by minimizing the bias-corrected Akaike information criterion. White matter blood volume fraction in both the isotropic and the anisotropic vessels was determined as a free parameter, and results were analyzed as a function of diffusivity and perivascular space size. Total white matter blood volume was found to be 2.57%, with one third of the blood residing in blood vessels that run parallel with white matter tracts. Gradient echo dynamic susceptibility contrast MRI strongly depended on white matter tissue orientation and, according to the numerical simulations, this effect is amplified by diffusion and perivascular spaces.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».