Estimating adult cerebral oxygen saturation from time-resolved near-infrared spectroscopy measurements with few discrete wavelengths at a single source-detector distance
Notice bibliographique
Résumé
Time-resolved Near-Infrared Spectroscopy (trNIRS) methods typically use multiple wavelengths and source-detector distances in conjunction with a solution of the diffusion approximation to quantify tissue blood content and oxygenation. This approach can be both computationally intensive and costly, as multiple detectors are required. We propose a novel two-layer fitting approach for multi-wavelength trNIRS, which uses a single detector while providing accurate estimates of cerebral oxygen saturation (ScO2) and hemoglobin content. The method uses a multi-step fitting algorithm to establish rough estimates of the absorption and scattering coefficients in the extracerebral layer and the brain, and subsequently refine those estimates, to improve accuracy while reducing crosstalk and complexity. Validation was conducted using Monte Carlo simulations in a realistic adult head model with appropriate optical properties at 680nm, 750nm, 800nm, and 830nm. The detector was located 30 mm anteriorly from the source, which was placed 50 mm above the right temple. Scalp oxygen saturation (SO2) (50%, 60%, and 70%) and ScO2 (40%-80%, 2% increments) were varied independently. The recovered ScO2 had a difference (mean±standard deviation) of 2.31±2.93% from inputted values, and cerebral total hemoglobin was recovered with a difference of 2.94±3.47%. Such high accuracy demonstrates the robustness of this computationally efficient two-layer fitting approach for analyzing multi-wavelength trNIRS measurements acquired with a single detector. Future work will involve validating the technique in tissue mimicking phantoms and animal studies.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».