Cerebral perfusion metrics calculated directly, model-free, from a hypoxia-induced step change in deoxyhemoglobin
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Dynamic susceptibility contrast (DSC) perfusion MRI measures blood flow metrics via application of a BOLD pulse sequence during transit of a gadolinium-based contrast agent (GBCA), We have previously shown that can also be performed using endogenous deoxyhemoglobin (dOHb) as a replacement for GBCA since dOHb also has the necessary paramagnetic properties similar to GBCA 1 . Conventional analysis with these contrast agents includes deconvolution of an arterial input function (AIF) assuming a kinetic model. However, the immediate decrease in dOHb that occurs during reoxygenation from a transient hypoxia constitutes a step reduction in susceptibility that permits direct, model-free, calculation of relative resting perfusion metrics. The metrics from this step analysis for seven healthy volunteers were compared to those from a conventional analysis of GBCA and dOHb. Voxel- wise maps of mean transit time, and relative cerebral blood flow and cerebral blood volume, had a high spatial congruence for all three analyses and were similar in appearance to published maps. The time course of the T2*-weighted signal step response identifies both the arrival time, the distribution of the step increase in arterial oxygen saturation, SaO 2 , and the voxel filling phase. The analysis of a step change in dOHb during rapid reoxygenation is an alternative way of calculating perfusion metrics directly from measurements of the resulting T2*-weighted signal, avoiding the potential errors from the use of a kinetic model and requirement for selection of an AIF.
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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 | 0,000 | 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 ».