Transcranial <scp>Doppler</scp> ultrasound validation of <scp>BOLD</scp> ‐ <scp>fMRI</scp> cerebral blood flow relationship
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose A precise understanding of the interplay between cerebral blood flow (CBF) and blood oxygen level‐dependent (BOLD) fMRI signals is essential for advancing cerebrovascular research. Although calibrated BOLD approaches often rely on arterial spin labelling (ASL) to estimate CBF, alternative validation using transcranial Doppler ultrasound (TCD) has not been explored. This study aims to determine whether a simplified hemodynamic model and linear regression can accurately characterize the relationship between TCD‐derived CBF velocity and BOLD‐fMRI responses during a ramp CO 2 stimulus. We hypothesized that both models would provide robust fits within the moderate partial pressure of end‐tidal carbon dioxide (PETCO 2 ) and BOLD signal ranges tested. Methods Twenty‐five healthy participants underwent two sessions. In session 1, right middle cerebral artery velocity (MCAv) was acquired using clinical TCD. In session 2, 3 T BOLD‐fMRI data were collected. Both sessions used a ramp PETCO 2 protocol with deep breaths followed by 5% and 10% CO 2 . Data processing included motion correction, spatial smoothing, fieldmap correction, high‐pass filtering, and PETCO 2 alignment with smoothed MCAv (MCA ) and BOLD signals from the right parietal lobe. A simplified hemodynamic model and linear regression were applied to assess the MCA ‐BOLD relationship, with model performance evaluated by R 2 . Results Final analysis included 21 participants. The hemodynamic model produced consistent fits (R 2 ≥ 0.69). Linear regression showed strong agreement between MCA and BOLD (R 2 = 0.759). Conclusion Both modeling approaches successfully linked TCD‐derived MCA and BOLD‐fMRI responses during hypercapnia. These findings support the use of TCD as a complementary surrogate for CBF in BOLD calibration and cerebrovascular research.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».