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Enregistrement W70345432

On The Development of a Dynamic Contrast-Enhanced Near-Infrared Technique to Measure Cerebral Blood Flow in the Neurocritical Care Unit

2013· article· en· W70345432 sur OpenAlexfundno aff
Jonathan T. Elliott

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOptical Imaging and Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario Neurotrauma FoundationHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésNeurointensive careCerebral blood flowMeasure (data warehouse)MedicineIntensive care unitContrast (vision)Blood flowBiomedical engineeringIntensive care medicineAnesthesiaComputer scienceCardiologyComputer vision
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A dynamic contrast-enhanced (DCE) near-infrared (NIR) method to measure cerebral blood flow (CBF) in the neurocritical care unit (NCU) is described. A primary concern in managing patients with acquired brain injury (ABI) is onset of delayed ischemic injury (DII) caused by complications during the days to weeks following the initial insult, resulting in reduced CBF and impaired oxygen delivery.\nThe development of a safe, portable, and quantitative DCE-NIR method for measuring CBF in NCU patients is addressed by focusing on four main areas: designing a clinically compatible instrument, developing an appropriate analytical framework, creating a relevant ABI animal model, and validating the method against CT perfusion. In Chapter 2, depth-resolved continuous-wave NIR recovered values of CBF in a juvenile pig show strong correlation with CT perfusion CBF during mild ischemia and hyperemia (r=0.84, p<0.001). In particular, subject-specific light propagation modeling reduces the variability caused by extracerebral layer contamination. In Chapter 3, time-resolved (TR) NIR improves the signal sensitivity to brain tissue, and a relative CBF index is be both sensitive and specific to flow changes in the brain. In particular, when compared with the change in CBF measured with CT perfusion during hypocapnia, the deconvolution-based index has an error of 0.8%, compared to 21.8% with the time-to-peak method. To enable measurement of absolute CBF, a method for characterizing the AIF is described in Chapter 4, and the theoretical basis for an advanced analytical framework—the kinetic deconvolution optical reconstruction (KDOR)—is provided in Chapter 5. Finally, a multichannel TR-NIR system is combined with KDOR to quantify CBF in an adult pig model of ischemia (Chapter 6). In this final study, measurements of CBF obtained with the DCE-NIR technique show strong agreement with CT perfusion measurements of CBF in mild and moderate ischemia (r=0.86, p<0.001).\nThe principle conclusion of this thesis is that the DCE-NIR method, combining multidistance TR instrumentation with the KDOR analytical framework, can recover CBF values that are in strong agreement with CT perfusion values of CBF. Ultimately, bedside CBF measurements could improve clinical management of ABI by detecting delayed ischemia before permanent brain damage occurs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,837

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,270 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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