Cerebral blood volume changes during human neuronal activation: a comparative study of VASO and VERVE
Notice bibliographique
Résumé
In this research, two techniques which measure hemodynamic changes during neuronal activation in humans were studied.The Vascular Space Occupancy (VASO) technique indirectly measures changes in total cerebral blood volume (CBV) by measuring the decrease in grey matter signal during activation, in images in which the blood signal is nulled.The Venous Refocusing for Volume Estimation (VERVE) technique measures changes in venous blood volume by exploiting the dependence of partially-deoxygenated blood's T 2 on the refocusing interval 180 .Using a simultaneous visual and motor task, a (ΔCBV/CBV rest ) total of 25.0 ± 13.9 % and a (ΔCBV/CBV rest ) venous of 3.9 ± 1.6 % were measured using VASO and VERVE, respectively.Though the VASO technique has a high CNR and is simple to implement, its signal has contributions from many compartments other than grey matter.VERVE has fewer deleterious effects, but suffers from a higher power deposition.The activated regions in VERVE overlap better with BOLD activation than the VASO regions do, which, combined with VERVE's specificity to venous CBV changes, make it more appropriate in an investigation of the blood volume contribution to the BOLD signal.I would foremost like to thank my supervisor, Bruce Pike, for giving me the opportunity to
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».