Predicting the macrovascular contribution to resting-state fMRI functional connectivity at 3 Tesla: A model-informed approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Macrovascular biases have been a long-standing challenge for functional magnetic resonance imaging (fMRI), limiting its ability to detect spatially specific neural activity. Recent experimental studies, including our own, found substantial resting-state macrovascular blood-oxygenation level-dependent (BOLD) fMRI contributions from large veins and arteries, extending into the perivascular tissue at 3 T and 7 T. The objective of this study is to demonstrate the feasibility of predicting, using a biophysical model, the experimental resting-state BOLD fluctuation amplitude (RSFA) and associated functional connectivity (FC) values at 3 Tesla. We investigated the feasibility of both 2D and 3D infinite-cylinder Models as well as macrovascular anatomical networks (macro-VANs) derived from angiograms. Our results demonstrate that (1) with the availability of macro-VANs, it is feasible to model macrovascular BOLD FC using both the macro-VAN-based model and 3D infinite-cylinder Models, though the former performed better; (2) biophysical modelling can accurately predict the BOLD pair-wise correlation near to large veins (with R2 ranging from 0.53 to 0.93 across different subjects), but not near to large arteries; (3) compared with FC, biophysical modelling provided less accurate predictions for RSFA; (4) modelling of perivascular BOLD connectivity was feasible at close distances from veins (with R2 ranging from 0.08 to 0.57), but not arteries, with performance deteriorating with increasing distance. While our current study demonstrates the feasibility of simulating macrovascular BOLD in the resting state, our methodology may also apply to understanding task-based BOLD. Furthermore, these results suggest the possibility of correcting for macrovascular bias in resting-state fMRI and other types of fMRI using biophysical modelling based on vascular anatomy.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».