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Enregistrement W4220824410 · doi:10.1177/0271678x221077338

Mapping oxidative metabolism in the human brain with calibrated fMRI in health and disease

2022· article· en· W4220824410 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueJournal of Cerebral Blood Flow & Metabolism · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensBaycrest HospitalSunnybrook HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of Mental HealthCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHuman brainCerebral blood flowHuman studiesBrain mappingBrain activity and meditationNeuroimagingHuman diseaseDiseasePremovement neuronal activity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conventional functional MRI (fMRI) with blood-oxygenation level dependent (BOLD) contrast is an important tool for mapping human brain activity non-invasively. Recent interest in quantitative fMRI has renewed the importance of oxidative neuroenergetics as reflected by cerebral metabolic rate of oxygen consumption (CMR O2 ) to support brain function. Dynamic CMR O2 mapping by calibrated fMRI require multi-modal measurements of BOLD signal along with cerebral blood flow (CBF) and/or volume (CBV). In human subjects this “calibration” is typically performed using a gas mixture containing small amounts of carbon dioxide and/or oxygen-enriched medical air, which are thought to produce changes in CBF (and CBV) and BOLD signal with minimal or no CMR O2 changes. However non-human studies have demonstrated that the “calibration” can also be achieved without gases, revealing good agreement between CMR O2 changes and underlying neuronal activity (e.g., multi-unit activity and local field potential). Given the simpler set-up of gas-free calibrated fMRI, there is evidence of recent clinical applications for this less intrusive direction. This up-to-date review emphasizes technological advances for such translational gas-free calibrated fMRI experiments, also covering historical progression of the calibrated fMRI field that is impacting neurological and neurodegenerative investigations of the human brain.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations21
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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