MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2944468306 · doi:10.1371/journal.pone.0215294

The voxel-wise analysis of false negative fMRI activation in regions of provoked impaired cerebrovascular reactivity

2019· article· en· W2944468306 sur OpenAlexafffund
Christiaan Hendrik Bas van Niftrik, Marco Piccirelli, Giovanni Muscas, Martina Sebök, Joseph A. Fisher, Oliver Bozinov, Christoph Stippich, Antonios Valavanis, Luca Regli, Jorn Fierstra

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesHealth CanadaUniversity of TorontoUniversity Health Network
Mots-clésFunctional magnetic resonance imagingPostcentral gyrusResting state fMRIBlood-oxygen-level dependentVoxelPrecentral gyrusNeuroscienceBrain mappingEEG-fMRISupplementary motor areaMagnetic resonance imagingCerebral blood flowBlood oxygenationPsychologyBrain activity and meditationMedicineCardiologyElectroencephalographyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Task-evoked Blood-oxygenation-level-dependent (BOLD-fMRI) signal activation is widely used to interrogate eloquence of brain areas. However, data interpretation can be improved, especially in regions with absent BOLD-fMRI signal activation. Absent BOLD-fMRI signal activation may actually represent false-negative activation due to impaired cerebrovascular reactivity (BOLD-CVR) of the vascular bed. The relationship between impaired BOLD-CVR and BOLD-fMRI signal activation may be better studied in healthy subjects where neurovascular coupling is known to be intact. Using a model-based prospective end-tidal carbon dioxide (CO2) targeting algorithm, we performed two controlled 3 tesla BOLD-CVR studies on 17 healthy subjects: 1: at the subjects' individual resting end-tidal CO2 baseline. 2: Around +6.0 mmHg CO2 above the subjects' individual resting baseline. Two BOLD-fMRI finger-tapping experiments were performed at similar normo- and hypercapnic levels. Relative BOLD fMRI signal activation and t-values were calculated for BOLD-CVR and BOLD-fMRI data. For each component of the cerebral motor-network (precentral gyrus, postcentral gyrus, supplementary motor area, cerebellum und fronto-operculum), the correlation between BOLD-CVR and BOLD-fMRI signal changes and t-values was investigated. Finally, a voxel-wise quantitative analysis of the impact of BOLD-CVR on BOLD-fMRI was performed. For the motor-network, the linear correlation coefficient between BOLD-CVR and BOLD-fMRI t-values were significant (p<0.01) and in the range 0.33-0.55, similar to the correlations between the CVR and fMRI Δ%signal (p<0.05; range 0.34-0.60). The linear relationship between CVR and fMRI is challenged by our voxel-wise analysis of Δ%signal and t-value change between normo- and hypercapnia. Our main finding is that BOLD fMRI signal activation maps are markedly dampened in the presence of impaired BOLD-CVR and highlights the importance of a complementary BOLD-CVR assessment in addition to a task-evoked BOLD fMRI to identify brain areas at risk for false-negative BOLD-fMRI signal activation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetAdvanced MRI Techniques and ApplicationsTravaux en français237 207