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Enregistrement W4409084230 · doi:10.1101/2025.03.31.645325

Functional Neural Connectivity of the Mouse Brain using Photoacoustic Ultrasound Imaging

2025· preprint· en· W4409084230 sur OpenAlexaff
Isaac Clark, Andrew Heinmiller, Wei Zhu, Xiaohong Zhu, Phoebe Strell, Zachary Roushdy, Mayuresh Vernekar, S. Johnson, Dilmareth E. Natera-Rodriguez, Kevin Sun, Hannes Wiesner, Kelsey Haney, Wei Chen, Andrew W. Grande, Walter C. Low

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotoacoustic and Ultrasonic Imaging
Établissements canadiensFujiFilm VisualSonics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotoacoustic imaging in biomedicineUltrasoundNeuroimagingFunctional Brain ImagingUltrasound imagingNeuroscienceComputer sciencePsychologyMedicinePhysicsOpticsRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Brain connectomes are insightful models that describe the connectivity of different regions throughout the brain. These connectomes are traditionally generated through temporal correlation of blood oxygen level dependent (BOLD) signals detected by functional magnetic resonance imaging (fMRI). Photoacoustic ultrasound (PAU) can also detect oxygenation levels while being more accessible and cost effective than fMRI. We propose the use of PAU to generate brain connectomes as an alternative to fMRI. In this study we successfully developed a pipeline for processing PAU data from whole brain scans of mice models and found that the connectomes it produced were comparable to those generated by fMRI, particularly, in detecting connections previously documented in the literature. Our findings suggest that PAU is a promising alternative to fMRI for mapping brain connectome, offering advantages in sensitivity and accessibility, making it a valuable tool for future research on brain connectivity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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