Perfusion MRI using endogenous deoxyhemoglobin as a contrast agent: preliminary data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The paramagnetic properties of deoxyhemoglobin shorten T2* as do gadolinium based contrast agents. Induction of abrupt changes in arterial deoxyhemoglobin concentration ([dOHb]) can simulate intra-vascular injections of gadolinium for perfusion imaging. Aim To demonstrate the feasibility of making rapid changes in pulmonary venous hemoglobin saturation and employing the resulting changes in T2* to calculate flow metrics in the brain. Methods A gas blender with a sequential gas delivery breathing circuit and software enabling prospective arterial blood gas targeting was used to implement rapid isocapnic lung changes in the partial pressure of blood oxygen (PaO 2 ). Lung PO 2 was initially lowered to induce a low baseline [dOHb]. PaO2 was then rapidly raised to PaO 2 ∼ 100 mmHg for 10 seconds and then rapidly returned to baseline. Blood oxygenation level dependent (BOLD) MRI signal changes were measured over time. Results Arrival delay, signal amplitude and change in BOLD discriminated between large arteries, tissue and veins. The median half-time of BOLD signal in the middle cerebral artery was 1.7 s, indicating minimal dispersion confirming effective rapid modulation of pulmonary venous PO2. The contrast-to-noise ratio in the cortex was 3. Calculations of arrival delay, cerebral blood volume, mean transit time and cerebral blood flow were within normal ranges from published literature values. Conclusion Non-invasive induction of abrupt changes in [OHb] may function as a novel non-invasive vascular contrast agent for use in perfusion imaging.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».