Estimation of cerebrovascular reactivity amplitude and lag using breath-holding fMRI and the global BOLD signal: Application in diabetes and hypertension
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we demonstrate a data-driven approach for estimating cerebrovascular reactivity (CVR) amplitude and lag from breathhold (BH) fMRI data alone. Our approach employs a frequency-domain approach that is independent of external recordings. CVR amplitude is estimated from the BOLD frequency spectrum and CVR lag is estimated from the Fourier phase using the global-mean BOLD signal as reference. Unlike referencing to external recordings, these lags are specific to the brain. We demonstrated our method in detecting regional CVR amplitude and lag differences across healthy (CTL), hypertensive (HT) and hypertension-plus-type-2-diabetes (HT + DM) groups of similar ages and sex ratios, with a total N of 49. We found CVR amplitude to be significantly higher in CTL compared to HT + DM, with minimal difference between CTL and HT. Also, voxelwise CVR lag estimated in the Fourier domain is a more sensitive marker of vascular dysfunction than CVR amplitude. CVR lag in HT is significantly shorter than in CTL, with minimal difference between CTL and HT + DM. Our results support the importance of joint CVR amplitude and lag assessments in clinical applications.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».