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Enregistrement W3046368762 · doi:10.22038/ijmp.2018.12918

Effect of Physiological noise on Thoraco-Lumbar spinal cord fMRI in 3T Magnetic field

2018· article· en· W3046368762 sur OpenAlexaff
Hamed Dehghani, Mohammad Ali Oghabian, Seyed Amir Hossein Batouli, Ali Khatibi

Notice bibliographique

RevueIranian journal of medical physics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpinal cordMedicineDermatomeCommunication noiseLumbarLumbar Spinal CordCordVoxelAnatomyAnesthesiaRadiologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Functional MRI methods have been used to study sensorimotor processing in the brain and the Spinal cord. However, these techniques confront unwanted contributions to the measured signal from physiological fluctuations. For the spinal cord imaging, most of the challenges are consequences of cardiac and respiratory movement artifacts that are considered as significant sources of noise. Spinal cord in Thoraco-Lumbar is close to lungs and diaphragms that influence cerebrospinal fluid-filled spaces and cause changes in thesusceptibility due to the change in the amount of air in the lung. In this study, we investigatedthe effect of each source of physiological noise and contribution of them to the outcome ofthe analysis of the BOLD signal in human spinal cord during a sensory stimulation of the foot.   Materials and Methods: Fifteen young healthy male volunteers participated in the study. Sixty pressure pain stimuli delivered on L5 dermatome between the two malleoli. All of functional data were collected using a 3T Siemens Prisma scanner with 31 axial slices T2*-weighted ZOOMit (TR = 3000 ms; TE = 30 ms; FA = 90°; FoV = 160 × 160 mm; matrix size = 64 × 64). Respiratory and cardiac signals were recorded during the imaging session using the data acquired from theimplemented physiological monitoring unit. The Spinal Cord Toolbox and FSL were used forimage processing and analysis. Generated respiration and cardiac regressors were includedin the GLM for the quantification of the effect of each of them on the task-analyses results. The sum of activated voxels of the clusters in the spinal cord and in all the image was calculated.   Results: Comparison of sum of activated voxels. A one-way within subject’s ANOVA was applied toevaluate the effect of physiological functions on spinal cord fMRI in three noise correction inthe GLM. There was a statistically significant effect of physiological noise correctiononnumber of activated voxels in Image, F (3, 42) = 3.00689, p = .040817, η2 =0.17, and thisvalues in spinal cord was F(3, 42) = 21.314, p =.00001, , η2 =0.6. Bonferroni post hoc testsillustrate that cardiac noise correction had an effective role on increase activated voxels (mean = 23.46±9.46) compared to other noise correction methods.   Conclusion: The effect of the Heart-beat and Respiration movements has a significant role in thephysiological noise and concurrency between movements with task and correction of thismovements can remove the real effect of stimulation. Cardiac effect and changes in thecorrected results are higher than other physiological noise sources. In spite of previous work,displacement of the spinal cord and effect of this noise in the fMRI results are significant andcannot be ignored.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,607
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,300 · 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.

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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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