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Enregistrement W4289889770 · doi:10.1002/jbio.202200076

Monitoring stimulus‐evoked hemodynamic response during deep brain stimulation with single fiber spectroscopy

2022· article· en· W4289889770 sur OpenAlexafffund
Linhui Yu, M. Sohail Noor, Zelma H. T. Kiss, Kartikeya Murari

Notice bibliographique

RevueJournal of Biophotonics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOptical Imaging and Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHemodynamicsStimulationHaemodynamic responseDeep brain stimulationStimulus (psychology)Blood volumeRespiratory rateBiomedical engineeringMedicineHeart rateAnesthesiaInternal medicinePsychologyBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deep brain stimulation (DBS) is a revolutionary treatment for movement disorders. Measuring DBS-induced hemodynamic responses may be useful for surgical guidance of DBS electrode implantation as well as to study the mechanism and assess therapeutic effects of DBS. In this study, we evaluated the performance of a single fiber spectroscopic (SFS) system for measuring hemodynamic response in different cortical layers in a DBS animal model. We showed that SFS is capable of measuring minute relative changes in oxygen saturation and blood volume fraction in-vivo at a sampling rate of 22-33 Hz. During stimulation, blood volume fraction increased, while oxygen saturation showed both increases and decreases at different cortical depths across animals. In addition, we showed the potential of using SFS for measuring other physiological parameters, for example, heart rate, and respiratory rate.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,618

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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