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Enregistrement W4414029927 · doi:10.1101/2025.08.29.673098

Evaluating BOLD functional MRI biophysical simulation approaches: Impact of vascular geometry, magnetic field calculations, and water diffusion models

2025· preprint· en· W4414029927 sur OpenAlexafffund
Avery Berman, Jacob Chaussé, Grant Hartung, Jon̈athan R. Polimeni, J. Jean Chen

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoHealth Sciences NorthUniversity of OttawaBaycrest HospitalUniversity of WaterlooCarleton UniversityRoyal Ottawa Mental Health Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of Mental HealthNational Institutes of HealthCanadian Institutes of Health ResearchAlliance de recherche numérique du CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésDiffusion MRIDiffusionMagnetic fieldField (mathematics)PhysicsNuclear magnetic resonanceStatistical physicsGeometryMagnetic resonance imagingMathematicsMedicineQuantum mechanicsRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Biophysical simulations have guided the development of blood oxygenation level-dependent (BOLD) functional MRI (fMRI) acquisitions and signal models that relate the BOLD signal to the underlying physiology, such as calibrated BOLD and vascular fingerprinting. Numerous simulation techniques have been developed, however, few of them have been directly compared, thus limiting the assessment of the accuracy and interchangeability of these methods as well as the accuracy of the quantitative techniques derived from them. In this work, we compared the accuracy and computational demands of eight previously published simulation approaches that adopt different geometries (ranging from infinite cylinders to synthetic vascular anatomical networks (VANs)), field offset calculations (analytical and Fourier-based), and water diffusion implementations (Monte Carlo and convolution-based), all of which are available in an open-source Python toolkit, BOLDsωimsuite. The reference simulation approach for comparison used three-dimensional infinite cylinders, analytical field offsets, and Monte Carlo diffusion. When compared with the reference approach, most of the simulations, including two- and three-dimensional geometries, were in excellent agreement when assuming the intravascular signal contribution was small. Two commonly employed simulation approaches were notably biased; both used two-dimensional geometries with overly simplified vasculature or field offset calculations. In general, the simulated intravascular signal was the least consistent across approaches, thus potentially resulting in larger errors when the intravascular signal contribution is large. Lastly, the VAN results were in good agreement with the reference but they diverged slightly, yet systematically, from each other at smaller radii (≲3 μm), primarily driven by intravascular signal differences. We conclude, therefore, that the reference approach is an attractive option for exploratory simulations in the many cases where anatomical and haemodynamic realism is not needed, balancing ease of implementation, accessibility, versatility, computational efficiency, accuracy of results, and interpretability. These findings help pave the way for a broader adoption of forward modelling of the BOLD signal and more reliable interpretations of biophysical simulations aiming to develop quantitative models of the BOLD signal.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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'admission2
Résumé présentoui

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