Cerebrovascular reactivity differences in healthy cerebral gray and white matter
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To quantify the speed and magnitude of cerebrovascular reactivity (CVR) metrics in hemispheric gray and white matter. METHODS: A standardized isoxic hypercapnic cerebrovascular stimulus was administered using an automated arterial gas targeting system while monitoring blood oxygen-level dependent MRI. The correlation between the blood oxygen-level dependent signal and end-tidal partial pressure of carbon dioxide were measured over time, enabling calculation of CVR metrics including the magnitude and speed (TAU) of the vascular response. The average CVR magnitude and TAU metrics were obtained from 50 healthy participants in the following regions: anterior, middle, and posterior cerebral artery (ACA, MCA, PCA) territory gray matter, the striatum, the thalamus, and hemispheric white matter. RESULTS: The average MCA CVR is 17.39% greater than ACA CVR (95% confidence interval [CI]: 3.50, 31.28), and the average PCA CVR is 43.03% (95% CI: 29.13, 56.91) and 21.84% (95% CI: 10.00, 33.68) greater than ACA CVR and MCA CVR, respectively. The average TAU in the six regions were ACA = 29.5 ± 9.7 s, MCA = 29.4 ± 8.7 s, PCA = 28.6 ± 10.2 s, striatum = 30.5 ± 8.9 s, thalamus = 25.7 ± 10.0 s, and white matter = 46.3 ± 6.9 s. TAU was similar among all regions investigated except for the white matter, which was approximately 60% slower than the other regions (p < 0.0001). CONCLUSION: In healthy individuals, there are significant differences in CVR metrics among the ACA, MCA, PCA gray-matter vascular territories, thalamus, striatum, and hemispheric white matter. Future investigations of CVR should consider the presence of regional variability in CVR metrics when comparing healthy and diseased populations.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».