Generating dynamic carbon-dioxide traces from respiration-belt recordings: Feasibility using neural networks and application in functional magnetic resonance imaging
Notice bibliographique
Résumé
Introduction In the context of functional magnetic resonance imaging (fMRI), carbon dioxide (CO 2 ) is a well-known vasodilator that has been widely used to monitor and interrogate vascular physiology. Moreover, spontaneous fluctuations in end-tidal carbon dioxide (PETCO 2 ) reflects changes in arterial CO 2 and has been demonstrated as the largest physiological noise source for denoising the low-frequency range of the resting-state fMRI (rs-fMRI) signal. However, the majority of rs-fMRI studies do not involve CO 2 recordings, and most often only heart rate and respiration are recorded. While the intrinsic link between these latter metrics and CO 2 led to suggested possible analytical models, they have not been widely applied. Methods In this proof-of-concept study, we propose a deep-learning (DL) approach to reconstruct CO2 and PETCO2 data from respiration waveforms in the resting state. Results We demonstrate that the one-to-one mapping between respiration and CO 2 recordings can be well predicted using fully convolutional networks (FCNs), achieving a Pearson correlation coefficient (r) of 0.946 ± 0.056 with the ground truth CO 2 . Moreover, dynamic PETCO 2 can be successfully derived from the predicted CO 2 , achieving r of 0.512 ± 0.269 with the ground truth. Importantly, the FCN-based methods outperform previously proposed analytical methods. In addition, we provide guidelines for quality assurance of respiration recordings for the purposes of CO 2 prediction. Discussion Our results demonstrate that dynamic CO 2 can be obtained from respiration-volume using neural networks, complementing the still few reports in DL of physiological fMRI signals, and paving the way for further research in DL based bio-signal processing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».