Investigating presence of motion artifacts in the oxygen saturation signal during in-vivo fiber photometry
Notice bibliographique
Résumé
Oxygen saturation (sO2) and blood perfusion in brain tissue have been known to be modulated with cellular activity in the brain. A single fiber system (SFS) has previously been shown to enable sO2 measurements from localized deep brain regions in freely moving animals. Reflectance spectra (RSF) obtained through the SFS can be used to understand changes in blood perfusion and fit to an empirical model to extract sO2. The sO2 extracted is dependent on the shape of RSF and thus relatively resistant to noise as compared to blood perfusion which is dependent on the magnitude of RSF at specific wavelengths. While slow changes in sO2 have been shown to be robust, sources of certain relatively rapid temporal variations observed in the sO2 signal remains unclear. Potential sources could be variations in cellular activity in the brain or noise due to motion artifacts. In this work, we have described the design of new experiments focused to investigate the effects of motion artifacts on RSF and sO2. Computer simulations and mathematical modelling have been used to explain the experimental findings. Results suggest that the motion artifacts mainly arise from the fiber/brain interface and appear to offset RSF. Using the interpretation from a mathematical model, we also propose a motion artifact correction algorithm which can potentially be used for comparison of perfusion signals.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».