Non-Invasive Ultrasound Detection of Cerebrovascular Changes in a Mouse Model of Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
Traumatic brain injury (TBI) can induce changes in vascular architecture. Although ultrasound metrics such as pulsatility index (PI) are sensitive to changes in hemodynamic resistance downstream from major arteries, these metrics depend on features unrelated to vessel architecture, such as blood pressure and heart rate. In contrast, input impedance and reflection coefficient that are derived from wave reflection theory seek to minimize the effects of altered cardiac output or heart rate. In this article, we investigate the use of ultrasound to assess changes in vascular impedance and wave reflection in the common carotid arteries of mice exposed to a controlled cortical impact. Focusing on the first harmonics of the reflected waves, the impedance phase was increased ipsilaterally in impacted mice compared with shams, whereas the magnitude of the impedance was unchanged. In contrast, PI was reduced bilaterally. Interestingly, PI and the first harmonic magnitude of input impedance in the carotid artery were correlated on the contralateral but not ipsilateral side. We investigated the use of these metrics to classify mice as sham or TBI, finding an area under the receiver operating characteristic curve ipsilaterally of 0.792 (confidence interval [CI]: 0.648-0.936) for correct classification with first harmonic impedance magnitude and phase as predictors and 0.716 (CI: 0.553-0.879) using carotid artery PI and diameter as predictors. Overall, the findings support the use of wave reflection analysis as a more specific measure of vascular changes following TBI and motivate the translation of this approach for monitoring vascular changes in humans affected by TBI.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».