Development of a Hyperspectral NIRS System for Functional Imaging of the Brain and for Cerebral Status Monitoring During Cardiac Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Hyperspectral near infrared spectroscopy (hNIRS) is a noninvasive, real-time imaging modality with an improved quantitative accuracy and increased number of detectable chromophores. It uses the broadband spectrum of light wavelengths in the range of 700 – 1100 nm and is based on the unique absorbance property of molecules and the fact that all biological tissues are relatively transparent to these wavelengths which allow for measuring concentrations of light absorbing molecules such as the Oxy- and Deoxy- hemoglobin and Cytochrome C Oxidase. As opposed to fMRI, PET and SPECT, hNIRS is inexpensive and portable. The purpose of this thesis project was to employ advantages of hNIRS by developing the multichannel hNIRS set-up for the simultaneous assessment of multiple areas of the brain and to test the system in clinical applications. To achieve these goals, I developed a new optical fiber bundle design providing improvement of the optical power throughput into the hNIRS light detectors. I also developed a novel probe for measurements on hairy areas of the human head. To validate the hNIRS system I used it simultaneously with fMRI, which revealed a good correlation of hNIRS and fMRI BOLD signals from the brain. The multichannel hNIRS set up with the increased signals due to the novel optical fiber bundles was then used during various brain activation protocols, which in the future can allow for the assessment of patients with mild traumatic brain injuries (mTBI). Finally, the hNIRS system with the new fiber bundles was compared with a commercial NIRS system in clinical setting for brain monitoring of patients during the transcatheter aortic valve implantation operation (TAVI).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».