Using depth-enhanced diffuse correlation spectroscopy and near-infrared spectroscopy to isolate cerebral hemodynamics during transient hypotension
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
SignificanceCombining diffuse correlation spectroscopy (DCS) and near-infrared spectroscopy (NIRS) permits simultaneous monitoring of multiple cerebral hemodynamic parameters related to cerebral autoregulation; however, interpreting these optical measurements can be confounded by signal contamination from extracerebral tissue.AimWe aimed to evaluate extracerebral signal contamination in NIRS/DCS data acquired during transient hypotension and assess suitable means of separating scalp and brain signals.ApproachA hybrid time-resolved NIRS/multidistance DCS system was used to simultaneously acquire cerebral oxygenation and blood flow data during transient orthostatic hypotension induced by rapid-onset lower body negative pressure (LBNP) in nine young, healthy adults. Changes in microvascular flow were verified against changes in middle cerebral artery velocity (MCAv) measured by transcranial Doppler ultrasound.ResultsLBNP significantly decreased arterial blood pressure (−18 % ± 14 % ), scalp blood flow (>30 % ), and scalp tissue oxygenation (all p ≤ 0.04 versus baseline). However, implementing depth-sensitive techniques for both DCS and time-resolved NIRS indicated that LBNP did not significantly alter microvascular cerebral blood flow and oxygenation relative to their baseline values (all p ≥ 0.14). In agreement, there was no significant reduction in MCAv (8 % ± 16 % ; p = 0.09).ConclusionTransient hypotension caused significantly larger blood flow and oxygenation changes in the extracerebral tissue compared to the brain. We demonstrate the importance of accounting for extracerebral signal contamination within optical measures of cerebral hemodynamics during physiological paradigms designed to test cerebral autoregulation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle