Importance of depth-enhanced optical methods for measuring cerebral hemodynamics during transient hypotension
Notice bibliographique
Résumé
Optical methods are well-suited for non-invasive bedside brain imaging: near-infrared spectroscopy (NIRS) for measuring brain oxygenation and diffuse correlation spectroscopy (DCS) for measuring cerebral blood flow. However, data obtained with those optical techniques are prone to signal contamination from extracerebral tissue. This study aimed to evaluate extracerebral signal contamination in trNIRS/multidistance DCS data acquired during transient hypotension and assess suitable means of separating scalp and brain signals. An in-house built hybrid system was used to acquire oxygenation and blood flow data simultaneously during transient orthostatic hypotension induced by rapid-onset lower body negative pressure (LBNP). In nine healthy young adults, LBNP significantly decreased arterial blood pressure (-18 ± 14%), scalp blood flow (-36 ± 25%), and scalp tissue oxygenation (all p ≤ 0.04 vs baseline). In contrast, LBNP had no significant effect on cerebral blood flow or oxygenation. This finding was confirmed by transcranial Doppler ultrasound, which found no significant changes (-8 ± 16%) in middle cerebral artery blood velocity during LBNP. These results demonstrate the importance of using depth-enhanced methods when applying these optical technologies to physiological paradigms designed to test cerebral autoregulation that also affect systemic physiology.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».