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Enregistrement W3152502951 · doi:10.3389/fphy.2021.645249

The Relationship Between Cognition and Cerebrovascular Reactivity: Implications for Task-Based fMRI

2021· article· en· W3152502951 sur OpenAlexafffund
Rebecca J. Williams, M. Ethan MacDonald, Erin L. Mazerolle, G. Bruce Pike

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Physics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensSt. Francis Xavier UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCognitionPsychologyNeuroscienceNeuroimagingFunctional magnetic resonance imagingTask (project management)Brain functionBrain activity and meditationElementary cognitive taskFunction (biology)Brain mappingCognitive psychologyElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Elucidating the brain regions and networks associated with cognitive processes has been the mainstay of task-based fMRI, under the assumption that BOLD signals are uncompromised by vascular function. This is despite the plethora of research highlighting BOLD modulations due to vascular changes induced by disease, drugs, and aging. On the other hand, BOLD fMRI-based assessment of cerebrovascular reactivity (CVR) is often used as an indicator of the brain's vascular health and has been shown to be strongly associated with cognitive function. This review paper considers the relationship between BOLD-based assessments of CVR, cognition and task-based fMRI. How the BOLD response reflects both CVR and neural activity, and how findings of altered CVR in disease and in normal physiology are associated with cognition and BOLD signal changes are discussed. These are pertinent considerations for fMRI applications aiming to understand the biological basis of cognition. Therefore, a discussion of how the acquisition of BOLD-based CVR can enhance our ability to map human brain function, with limitations and potential future directions, is presented.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations24
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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