Non-Invasive Photoacoustic Imaging of Cerebral Oxygenation and Hemoglobin Content in Awake Mice
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Introduction Investigating cerebral oxygen saturation dynamics in awake animal models remains technically challenging due to motion artifacts and anesthesia-related biases. Here, we introduce a novel high-resolution ultrasound-photoacoustic (PA) imaging approach enabling real-time, non-invasive monitoring of deep cerebrovascular oxygenation dynamics in awake mice with intact skulls. Materials and Methods Swiss male and female mice (n = 5–6) were head-fixed using a customized holder adapted to the Neurotar Mobile HomeCage floating platform. High-resolution ultrasound combined with PA imaging (VevoLAZR-X, VisualSonics) was used to discriminate oxyhemoglobin, deoxyhemoglobin, and total hemoglobin in multiple brain regions. Cerebrovascular responses were assessed under three paradigms: (i) baseline awake state vs. 2% isoflurane anesthesia, and (ii) right whisker stimulation to probe sensory-driven hemodynamics. Results PA imaging successfully resolved deep-brain oxygenation in awake, intact-skull mice. Under isoflurane anesthesia, we observed a rapid and transient increase in cerebrovascular sO□ (p < 0.01). During whisker stimulation, we detected robust, region-specific increases in total hemoglobin, reflecting localized neurovascular coupling in awake mice. Conclusions This study establishes high-resolution PA imaging as a powerful, non-invasive tool to monitor cerebrovascular oxygenation dynamics in awake mice. By integrating baseline, anesthetic, and sensory paradigms, we demonstrate its potential to dissect neurovascular physiology without the confounding effects of anesthesia. These findings provide new opportunities for preclinical neuroscience research and translational applications investigating cerebral oxygen metabolism.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».