Quantifying cerebral blood arrival times using hypoxia-mediated arterial BOLD contrast
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Cerebral blood arrival and tissue transit times are sensitive measures of the efficiency of tissue perfusion and can provide clinically meaningful information on collateral blood flow status. We exploit the arterial blood oxygen level dependent (BOLD) signal contrast established by precisely modulating arterial hemoglobin saturation using hypoxic respiratory challenges (dOHb-BOLD) to quantify arterial blood arrival times throughout the brain. A combination of hemodynamic lag with a modified carpet plot analysis yielded lag, onset (blood arrival), mean transit time (MTT) and hypoxic response information, which is indicative of relative total blood volume. Onset times averaged across 12 healthy subjects were 1.1 ± 0.4 and 1.9 ± 0.6 for cortical gray and deep white matter, respectively. The average whole brain MTT was 4.5 ± 0.9 seconds. The dOHb-BOLD response was 1.7 fold higher in grey versus white; in line with known differences in regional blood volume fraction. Our method was also applied in unilateral carotid artery occlusion patient, which revealed prolonged signal onset with normal perfusion in the affected hemisphere. In cases with exhausted reserve capacity or confounding flow effects such as vascular steal, dOHb-BOLD can potentially inform on collateral flow pathways to provide a valuable compliment to clinical vascular reactivity measures.
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 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) | 0,001 | 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 ».