Neurovascular coupling during deep brain stimulation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Deep brain stimulation (DBS) is an effective treatment for movement disorders, yet its mechanisms of action remain unclear. One method used to study its circuit-wide neuromodulatory effects is functional magnetic resonance imaging (fMRI) which measures hemodynamics as a proxy of neural activity. To interpret functional imaging data, we must understand the relationship between neural and vascular responses, which has never been studied with the high frequencies used for DBS. OBJECTIVE: To measure neurovascular coupling in the rat motor cortex during thalamic DBS. METHOD: Simultaneous intrinsic optical imaging and extracellular electrophysiology was performed in the motor cortex of urethane-anesthetized rats during thalamic DBS at 7 different frequencies. We related Maximum Change in Reflectance (MCR) from the imaging data to Integrated Evoked Potential (IEP) and change in broadband power of multi-unit (MU) activity, computing Spearman's correlation to determine the strength of these relationships. To determine the source of these effects, we studied the contributions of antidromic versus orthodromic activation in motor cortex perfusion using synaptic blockers. RESULTS: MCR, IEP and change in MU power increased linearly to 60 Hz and saturated at higher frequencies of stimulation. Blocking orthodromic transmission only reduced the DBS-induced change in optical signal by ∼25%, suggesting that activation of corticofugal fibers have a major contribution in thalamic-induced cortical activation. CONCLUSION: DBS-evoked vascular response is related to both evoked field potentials as well as multi-unit activity.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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.
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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 tête enseignante, 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 ».