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Enregistrement W4412796461 · doi:10.1101/2025.07.28.667324

Spatial specificity of the functional gradient echo and spin echo BOLD signal across cortical depth at 7 T

2025· preprint· en· W4412796461 sur OpenAlexaff
Daniel Haenelt, Robert Trampel, Denis Chaimow, Amir Shmuel, Martin I. Sereno, Nikolaus Weiskopf

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesFP7 Ideas: European Research CouncilBundesministerium für Bildung und ForschungDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésEcho (communications protocol)Spin echoSIGNAL (programming language)Gradient echoNuclear magnetic resonancePhysicsComputer scienceMagnetic resonance imagingMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Functional magnetic resonance imaging (fMRI) at high magnetic field strengths (≥ 7 T) is a promising technique to study the functioning of the human brain at the spatial scale of cortical columns and layers. However, measurements most often rely on the blood oxygenation level dependent (BOLD) response sampled with a gradient echo (GE) sequence, which is known to be most sensitive to macrovascular contributions that limit their effective spatial resolution. Alternatively, a spin echo (SE) sequence can be used to increase the weighting toward the microvasculature and, therefore, the location of neural activation. In addition, due to the heterogeneous structure of the cortical cerebrovascular system, the effective spatial resolution can change across cortical depth. For high-resolution fMRI applications, it is hence important to know how much the effective spatial resolution varies across cortical depth. In this study, we used flickering rotating wedge stimuli to induce traveling waves with varying spatial frequencies in the retinotopically organized primary visual cortex (V1), which allowed us to infer the modulation transfer function (MTF) of the BOLD response that characterizes the spatial specificity of the measured signal. We acquired GE- and SE-BOLD data at 7 T and compared the MTF between acquisition techniques at different cortical depths. Our results show a small but consistent increase in spatial specificity when using SE-BOLD. But across cortical depth, both acquisition techniques generally show a similar decrease of specificity toward the pial surface demonstrating the dependence on macrovascular contributions, which needs to be carefully considered when interpreting the results of high-resolution fMRI studies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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