Perfusion MRI using endogenous deoxyhemoglobin as a contrast agent: Preliminary data
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To demonstrate the feasibility of mapping cerebral perfusion metrics with BOLD MRI during modulation of pulmonary venous oxygen saturation. METHODS: A gas blender with a sequential gas delivery breathing circuit was used to implement rapid isocapnic changes in the partial pressure of oxygen of the arterial blood. Partial pressure of oxygen was initially lowered to a baseline of 40 mmHg. It was then rapidly raised to 95 mmHg for 20 s before rapidly returning to baseline. The induced cerebral changes in deoxyhemoglobin concentration were tracked over time using BOLD MRI in 6 healthy subjects and 1 patient with cerebral steno-occlusive disease. BOLD signal change, contrast-to-noise ratio, and time delay metrics were calculated. Perfusion metrics such as mean transit time, relative cerebral blood volume, and relative cerebral blood flow were calculated using a parametrized method with a mono-exponential residue function. An arterial input function from within the middle cerebral artery was used to scale relative cerebral blood volume and calculate absolute cerebral blood volume and cerebral blood flow. RESULTS: In normal subjects, average gray and white matter were: BOLD change = 6.3 ± 1.2% and 2.5 ± 0.6%, contrast-to-noise ratio = 4.3 ± 1.3 and 2.6 ± 0.7, time delay = 2.3 ± 0.6 s and 3.6 ± 0.7 s, mean transit time = 3.9 ± 0.6 s and 5.5 ± 0.6 s, relative cerebral blood volume = 3.7 ± 0.9 and 1.6 ± 0.4, relative cerebral blood flow = 70.1 ± 8.3 and 20.6 ± 4.0, cerebral blood flow volume = 4.1 ± 0.9 mL/100 g and 1.8 ± 0.5 mL/100 g, and cerebral blood flow = 97.2 ± 18.7 mL/100 g/min and 28.7 ± 5.9 mL/100 g/min. CONCLUSION: This study demonstrates that induced abrupt changes in deoxyhemoglobin can function as a noninvasive vascular contrast agent that may be used for cerebral 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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».