Distinguishing motion artifacts during optical fiber-based in-vivo hemodynamics recordings from brain regions of freely moving rodents
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
Significance: rodent experiments and develop a motion artifacts correction (MAC) algorithm for single-fiber system (SFS) hemodynamics measurements from the brains of rodents. Aim: (i) To distinguish the effect of motion artifacts in the SFS signals. (ii) Develop a MAC algorithm by combining information from the experiments and simulations and validate it. Approach: Monte-Carlo (MC) simulations were performed across 450 to 790 nm to identify wavelengths where the reflectance is least sensitive to blood absorption-based changes. This wavelength region is then used to develop a quantitative metric to measure motion artifacts, termed the dissimilarity metric (DM). We used MC simulations to mimic artifacts seen during experiments. Further, we developed a mathematical model describing light intensity at various optical interfaces. Finally, an MAC algorithm was formulated and validated using simulation and experimental data. Results: ) can measure the relative magnitude of motion artifacts in the SFS signals. The artifacts cause rapid shifts in the reflectance data that can be modeled as transmission changes in the optical lightpath. The changes observed during the experiment were found to be in agreement to those obtained from MC simulations. The mathematical model developed to model transmission changes to represent motion artifacts was extended to an MAC algorithm. The MAC algorithm was validated using simulations and experimental data. Conclusions: We distinguished motion artifacts from SFS signals during in vivo hemodynamic monitoring experiments. From simulation and experimental data, we showed that motion artifacts can be modeled as transmission changes. The developed MAC algorithm was shown to minimize artifactual variations in both simulation and experimental data.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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