NeuroNetFlow ni kiolesura huria cha picha kwa mtumiaji kinachotegemea MATLAB, kilichoundwa kuchanganua mienendo ya mtiririko wa kiowevu cha ubongo na uti wa mgongo, yaani BOS/CSF, kutoka kwenye data ya upigaji picha wa mwangwi wa sumaku wa phase-contrast (PC-MRI), na kutathmini data hiyo kwa wakati mmoja pamoja na ishara za kisaikolojia za upumuaji na moyo. Araç kutusu PC-MRI görüntü uchakataji, yarı otomatik CSF bölge segmentasyonu, kullanıcı kontrollü ROI marekebisho, arka plan faz urekebishaji, upumuaji kemeri ve fotopletismografi (PPG) sinyallerinin senkronizasyonu, upumuaji ve kalp döngülerinin belirlenmesi, CSF mtiririko hızı ve ujazo deplasmanı hesaplamaları ile nicel özelliklerin dışa aktarılmasını tek moja modüler yazılım mimarisinde birleştirmektedir.

Lengo la kisayansi la NeuroNetFlow si kukokotoa tu kasi ya mtiririko wa CSF. Sistem, CSF kasi sinyallerinin upumuaji ve moyo salınımlarla ipi zaman ilişkisi içerisinde değiştiğini incelemeyi hedeflemektedir. Solunum sinyalinde tepe ve çukur noktaları belirlenerek inspirasyon ve ekspirasyon dönemleri ayrılabilir; CSF kasi data hiyo mtiririko hızına dönüştürülebilir ve zamansal integrasyonla ujazo deplasmanı hesaplanabilir. Spektral uchanganuzi sayesinde solunumsal ve moyo bileşenler pia incelenebilir. PPG sinyalinden kalp atımları ve inter-beat interval değerleri çıkarılarak kalp hızı hesaplanabilir. Bütün hii ishara ortak zaman ekseninde görüntülenebildiği için kardiyo-solunumsal fizyoloji ile CSF dinamiklerinin birlikte incelenmesine yönelik bütünleşik moja araştırma ortamı sağlanmaktadır.

Kwa nini kiowevu cha ubongo na uti wa mgongo kinachunguzwa?

Kiowevu cha ubongo na uti wa mgongo ni mojawapo ya vipengele muhimu vya muundo wa kisaikolojia wa mfumo mkuu wa neva. Kaynak utafiti CSF'nin mekanik tamponlama ve yüzdürme işlevlerinin yanında kimyasal homeostazın korunması ve metabolik atıkların beyinden uzaklaştırılmasıyla ilişkili olduğunu vurgulamaktadır.

CSF dolaşımının uzun süre ağırlıklı olarak moyo pulsasyonlarla ilişkilendirildiği, hata hivyo son dönem çalışmalarının solunumun da CSF hareketinin muhimu sürücülerinden biri olduğunu gösterdiği aktarılmaktadır. Solunumun bireyler kati ya değişmesi ve bilinçli biçimde modifiye edilebilmesi, hii mekanizmanın araştırılmasını pia ilgi çekici hâle getirmektedir.

NeuroNetFlow'un geliştirilme amacı hii nedenle yalnız MRI görüntüsündeki moja bölgeyi segmentlemek si, PC-MRI ile ölçülen CSF hareketini upumuaji ve moyo kayıtlarla aynı zaman çerçevesinde değerlendirmektir.

MRI ya phase-contrast hutoa nini?

Faz kontrastlı MRI, akışla ilişkili kasi bilgisinin nicel olarak ölçülmesine olanak sağlayan upigaji picha yaklaşımıdır. Kaynak utafiti yüksek çözünürlüklü velocity-encoding MRI yöntemlerinin moyo ve solunumsal etkilerin CSF akışına katkısını doğrudan incelemeye imkân verdiğini belirtmektedir.

Ölçülen kasi profilleri foramen magnum, serebral akuadukt ve lateral ventriküller kama anatomik bölgelerde değerlendirilebilir. ROI tabanlı analizden elde edilen kasi ölçümleri zaidi baada yake kisaikolojia olarak yorumlanabilir büyüklüklere dönüştürülebilir.

Tatizo katika mtiririko wa kazi uliokuwepo lilikuwa lipi?

Kaynak çalışmaya göre PC-MRI ile CSF segmentasyonu için çeşitli algoritmalar bulunmasına rağmen PC-MRI verisini upumuaji ve PPG kama kisaikolojia kayıtlarla kolay biçimde birleştiren huria GUI ortamlarının sınırlı olması, araştırmacıları manuel kodlama ve maskeleme işlemlerine yöneltebilmektedir.

Hii durum yalnız zaman kaybı yaratmaz; görüntü segmentasyonu, kalibrasyon, kisaikolojia ishara eşleştirme ve özellik çıkarımının farklı araçlarda yapılması işlemlerin standartlaştırılmasını ve yeniden üretilebilirliğini de zorlaştırabilir.

NeuroNetFlow hii parçalı süreci MATLAB tabanlı tek arayüz chini ya birleştirmeyi amaçlamaktadır.

Usanifu wa programu umejengwaje?

Kaynağın Şekil 1'inde NeuroNetFlow üç temel bileşene ayrılmaktadır:

1. Main Control Interface
2. Image Processing
3. Signal Analysis

Araç kutusu modüler olarak tasarlanmıştır. Her moduli bağımsız biçimde çalıştırılabilir au bütün zincir uçtan uca yürütülebilir. Standartlaştırılmış ara çıktılar modüller kati ya data aktarımını hutoa.

Hii mimari, örneğin PC-MRI görüntüleri zaidi kabla işlenmiş moja araştırmacının görüntü uchakataji basamağını yeniden çalıştırmadan yalnız Signal Analysis modülünü kullanabilmesine olanak verecek kwa namna tasarlanmıştır.

Main Control Interface hufanya nini?

Ana kontrol arayüzü bütün sistemi yöneten merkezdir. Kaynak çalışmada dört temel işlev inaelezwa:

• PC-MRI verilerinin yüklenmesi,
• uchakataji parametrelerinin yapılandırılması,
• görüntü uchakataji ve ishara analizi iş akışlarının başlatılması,
• sonuçların ve işlem kayıtlarının gerçek zamanlı olarak loglanması.

Log kayıtlarının sürekli tutulması hata ayıklama, kalite kontrol ve yeniden üretilebilirliğin desteklenmesi amacı taşımaktadır.

Moduli ya Image Processing hupataje CSF?

Image Processing moduli yake PC-MRI faz görüntülerini alır ve potansiyel CSF bölgelerini belirlemek için otomatik segmentasyon uygular. Temel varsayım, CSF mtiririko sinyalinin moyo salınımla ilişkili bileşenler içermesidir.

Kaynağın Şekil 3'ünde kullanıcı fareyle moja 64 × 64 sınır kutusu tanımlamaktadır. Hii işlemden baada yake algoritma moyo CSF ishara özellikleri taşıyan voxel'leri belirleyerek başlangıç binary maskesini üretir.

Ancak yazarlar otomatik segmentasyonun her durumda kusursuz olmayacağını kabul etmektedir. Hii nedenle ilk maske nihai matokeo olarak zorunlu kabul edilmez.

Marekebisho ya ROI ya nusuotomatiki hufanywaje?

Kullanıcı “Analysis Masked Signal” işlevini açtığında voxel düzeyindeki zaman sinyalleri ile ROI ortalaması aynı ortamda incelenebilir.

Kullanıcı zamansal ishara kalitesine ve kisaikolojia uygunluğa göre voxel'leri maskeye ekleyebilir au maskeden çıkarabilir. Şekil 3'ün alt sağ bölümünde hii kullanıcı müdahalesinden baada yake düzenlenmiş moja foramen magnum maskesi gösterilmektedir.

Dolayısıyla NeuroNetFlow segmentasyonu bütünüyle otomatik moja “kara kutu” biçiminde gerçekleştirmemektedir. Otomatik aday belirleme ile uzman tarafından yapılan görsel/ishara doğrulamasını birleştirmektedir.

Hitilafu ya phase ya usuli ya B₀ hurekebishwaje?

PC-MRI kasi hesaplamalarında gerçek akıştan kaynaklanmayan arka plan faz kaymaları ölçümü etkileyebilir. Kaynak utafiti hasa B₀ alan homojensizliğine bağlı faz ofsetlerinden söz etmektedir.

NeuroNetFlow'da kullanıcı gerçek mtiririko bulunmadığı kabul edilen sabit doku bölgelerini manuel olarak belirler. Hii bölgeler arka plan faz eğilimini tahmin etmek için kullanılır ve tahmin edilen bileşen zote PC-MRI data kümesinden çıkarılır.

Amaç CSF kasi ölçümünün arka plan faz sapmasından kaynaklanan bileşenini azaltmaktır.

Data za upumuaji na PPG huunganishwaje na MRI?

Image Processing moduli yake harici kisaikolojia kayıtların yüklenmesini ve PC-MRI edinimiyle zamansal olarak hizalanmasını desteklemektedir.

Çalışmada kullanılan iki temel kisaikolojia ishara:

• Respiratory belt: upumuaji hareketinin zamansal takibi,
• PPG: moyo pulsasyon ve kalp hızı bilgisinin çıkarılması.

Kalibre edilmiş CSF sinyali ve hizalanmış kisaikolojia kayıtlar standartlaştırılmış moja preprocessed dataset olarak kaydedilir. Signal Analysis moduli yake doğrudan hii ara çıktıyı kullanır.

Vilele na mabonde ya upumuaji hutambuliwaje?

Solunum analizi iki aşamalıdır.

Birinci aşama: frekans bandı optimizasyonu. Kullanıcı upumuaji eğilimini korurken gürültüyü bastıracak uygun band-pass filtresini iteratif olarak seçer. Kaynak bunun muhimu olduğunu, çünkü ham upumuaji kayıtlarının düzensiz nefes örüntüleri ve hareket artefaktları içerebileceğini belirtmektedir.

İkinci aşama: peak ve valley detection. Filtrelenmiş ishara juu ya otomatik tepe ve çukur algılama uygulanır. Algoritma yeterli değilse kullanıcı tespit noktalarını fareyle manuel olarak düzeltebilir.

Hii işaretler zaidi baada yake upumuaji döngülerinin zaman referansı olarak kullanılır.

Kuvuta na kutoa pumzi huingizwa vipi katika uchanganuzi wa CSF?

Belirlenen upumuaji işaretleri CSF kasi profilini inspirasyon ve ekspirasyon fazlarına ayırmak için kullanılır.

Kaynakta hesaplanan analizler kati ya:

• inhalasyon ve ekshalasyon fazlarının ayrılması,
• fazlara özgü integraller,
• özet istatistikler,
• solunuma bağlı CSF mtiririko davranışının nicelleştirilmesi

ipo.

CSF kasi sinyali mtiririko hızına hubadilishwa ve akışın zamana göre integrasyonu ujazo deplasmanının hesaplanmasında kullanılır.

Vipengele vya moyo na upumuaji hutenganishwaje?

NeuroNetFlow CSF sinyalinin frekans içeriğini incelemek için spektral uchanganuzi kullanmaktadır. Araç kutusu upumuaji ve moyo frekans bileşenlerine ait önceden belirlenmiş bantlarda area-under-the-curve, yani AUC ölçümleri çıkarabilmektedir.

Bunlara ek olarak chanzo:

• power variability,
• half-power bandwidth

kama spektral tanımlayıcıların da hesaplandığını belirtmektedir.

Hii uchanganuzi, zaman alanındaki CSF değişimini upumuaji ve moyo salınımlarla ilişkili frekans bileşenleri açısından ayrı ayrı incelemeyi amaçlamaktadır.

Ni thamani zipi hutolewa kutoka PPG?

PPG sinyalinde de tepe algılama uygulanır. Ardışık atımlar arasındaki sürelerden inter-beat interval (IBI) hesaplanır ve bunlardan kalp hızı BPM cinsinden elde hufanywa.

Kaynak iki frekans bandını açıkça vermektedir:

Hii bileşenler kaynakta otonom karakterizasyon kapsamında kullanılmaktadır.

Ni nini kinaweza kuchunguzwa ndani ya mzunguko mmoja wa pumzi?

NeuroNetFlow farklı sürelere sahip upumuaji döngülerini doğrudan üst üste bindirmek yerine her döngüyü %0–100 upumuaji fazına normalize edebilmektedir.

Döngüler zaidi baada yake ortalanarak temsilî moja upumuaji döngüsü oluşturulur. Hii profilden maksimum ve minimum değerler ile hii ekstrem değerlerin upumuaji döngüsünde ipi göreli zamanda oluştuğu inaweza kutolewa.

Kaynağın Şekil 4'ünde ve PDF'nin 16. sayfasındaki genişletilmiş GUI görselinde aynı upumuaji döngüsü içerisinde CSF ve moyo sinyallerin değişimini gösteren birden fazla senkronize eğri yer almaktadır.

Skrini ya Signal Analysis huonyesha nini?

Kaynağın Şekil 4'ü yazılımın en yoğun bilgi içeren ekranıdır. Aynı arayüz ndani ya:

• CSF velocity signal,
• respiration belt signal,
• PPG signal,
• PPG peak/valley detection,
• filtrelenmiş upumuaji sinyali,
• respiratory spectrum,
• inhalasyon/ekshalasyon dönemleri,
• CSF integralleri,
• volume displacement,
• heart-rate bileşenleri,
• tek upumuaji döngüsüne normalize edilmiş ishara

birlikte görüntülenmektedir.

Hii ekranın temel avantajı moja sinyaldeki değişimin diğer kisaikolojia kayıtlarla zaman açısından karşılaştırılabilmesidir.

Matokeo huhifadhiwa katika muundo gani?

İşlenen ishara ve çıkarılan özellikler MATLAB .mat biçiminde saklanabilmektedir. Önceden tanımlanan nicel özellikler pia yapılandırılmış tablolara dönüştürülerek .xlsx biçiminde dışa aktarılabilmektedir.

Kaynak, hii yapılandırılmış çıktıların grup karşılaştırmaları, korelasyon ve regresyon modelleri ile uzunlamasına çalışmalar kama sonraki istatistiksel analizleri desteklemek üzere tasarlandığını belirtmektedir.

Je, NeuroNetFlow imewahi kutumika katika utafiti halisi?

Hii yazılım makalesi NeuroNetFlow algoritmalarının zaidi kabla yayımlanmış moja çalışmada kullanıldığını belirtmektedir. Kaynağın atıf yaptığı önceki çalışmada, uzun süreli upumuaji eğitimi bulunan ve bulunmayan katılımcılarda CSF ortalama hızı, deplasmanı ve net mtiririko kama özelliklerin nicelleştirildiği aktarılmaktadır.

Hii önceki araştırmanın bulguları NeuroNetFlow yazılım makalesinin yeni deneysel sonucu si. Mevcut utafiti esas olarak yazılım mimarisini, modüllerini ve örnek utafiti akışını tanımlamaktadır.

Kizuizi muhimu cha kiufundi cha programu ni kipi?

Kaynağın metadata tablosu mevcut v1.0 sürümü için çok açık moja uyumluluk sınırı koymaktadır:

NeuroNetFlow v1.0, Philips tarayıcılarından elde edilen phase-contrast MRI verilerine maalum olarak optimize edilmiştir ve hii verilerle uyumlu olarak tanımlanmaktadır.

Dolayısıyla çalışmadan farklı üreticilerin MRI formatlarının hiçbir ek uyarlama olmadan çalışacağı sonucu çıkarılamaz.

Hili lina maana gani kwa mtazamo wa Türkiye?

Çalışma Mayo Clinic bünyesinde geliştirilmiş ve Türkiye'ye ait MRI merkezi, hasta grubu au yerel data kümesi içermemektedir. Dolayısıyla NeuroNetFlow'un Türkiye'deki cihazlarda au klinik iş akışlarında doğrulanmış performansı hii çalışmadan çıkarılamaz.

Özellikle mevcut v1.0 sürümünün Philips PC-MRI verilerine yönelik uyumluluk sınırı, Türkiye'de kullanılacak MRI cihazı ve data formatının uygulamadan kabla kontrol edilmesini gerekli kılar. Kaynak başka üreticilere ait veriler için doğrulanmış uyumluluk sunmamaktadır.

Utafiti unasema nini, na hausisemi nini?

Matokeo yanayoungwa mkono na utafiti

• NeuroNetFlow MATLAB tabanlı, huria ve GUI kontrollü moja CSF uchanganuzi araç kutusudur.
• PC-MRI görüntü uchakataji ile upumuaji ve PPG ishara analizini aynı sistemde birleştirir.
• CSF ROI segmentasyonu otomatik başlangıç maskesi ve kullanıcı tarafından yapılan yarı otomatik düzeltmeyi birlikte kullanır.
• B₀ kaynaklı arka plan faz eğilimlerinin sabit doku bölgeleri kwa kutumia kalibre edilmesini destekler.
• CSF sinyalleri upumuaji ve PPG verileriyle zamansal olarak hizalanabilir.
• İnhalasyon ve ekshalasyona özgü CSF özellikleri inaweza kutolewa.
• CSF mtiririko hızı ve ujazo deplasmanı hesaplanabilir.
• Solunum ve moyo frekans bileşenleri spektral olarak incelenebilir.
• PPG'den IBI ve kalp hızı inaweza kutolewa.
• Solunum döngüleri %0–100 faz ölçeğine normalize edilebilir.
• Sonuçlar MAT ve XLSX biçiminde dışa aktarılabilir.

Matokeo yasiyoungwa mkono na utafiti

• NeuroNetFlow'un klinik tanı aracı olarak doğrulandığı hii utafiti tarafından gösterilmemektedir.
• Yazılımın nörodejeneratif hastalık tanısı koyduğu au tedavi etkinliğini belirlediği gösterilmemektedir.
• Hii yazılım makalesinde başka CSF uchanganuzi yazılımlarına karşı nicel doğruluk au utafiti süresi benchmark'ı sunulmamaktadır.
• ROI segmentasyonunun bütün verilerde tamamen otomatik ve hatasız kwamba ni iddia edilmemektedir.
• Solunum ile CSF arasındaki ilişki tek başına NeuroNetFlow yazılımının kullanılmasıyla nedensel olarak kanıtlanmamaktadır.
• Mevcut sürümün bütün MRI üreticilerinden gelen PC-MRI verileriyle uyumlu kwamba ni gösterilmemektedir.
• Yazılımın baadaye önerilen yapısal MRI, arteriyel ve venöz uchanganuzi özellikleri mevcut v1.0'ın tamamlanmış özellikleri si.

Mbinu na Matokeo ya Utafiti

Utambulisho wa kiufundi wa programu

Usanifu wa tabaka tatu

Mtiririko wa data ulioonyeshwa na Kielelezo 1

Kaynağın Şekil 1'inde phase image girdisi kabla ROI segmentation window'a yönlendirilir. İlk ROI maskesi oluşturulduktan baada yake Analysis Masked Signal ortamında ROI'nin görsel ve zamansal değerlendirmesi yapılabilir.

Aynı moduli içerisinde kalibrasyon pencereleri ve kisaikolojia data hizalama bileşeni hupatikana. Sonuçta preprocessed dataset .mat dosyası olarak Signal Analysis modülüne aktarılır.

Signal Analysis tarafında upumuaji ve PPG peak/valley algılama, upumuaji döngüsü içerisindeki CSF uchakataji ve görselleştirme gerçekleştirilir. Nihai çıktılar işlenmiş MAT data kümesi ile MAT/XLSX özellik tablolarıdır.

GUI halisi iliyoonyeshwa na Kielelezo 2

PDF'nin 7. sayfasındaki Şekil 2 üç yazılım ekranını üst üste göstermektedir. En üstte sade Main Control Window, ortada görüntü ve ROI panellerini içeren Image Processing ekranı, altta ikiwa çok sayıda zaman serisi ve peak/valley kontrolü içeren Signal Analysis penceresi ipo.

Hii görsel modüler mimarinin yalnız kavramsal moja diyagram olmadığını; ayrı MATLAB GUI pencereleri olarak uygulanmış olduğunu göstermektedir.

Kielelezo 3: kuunda CSF ROI ndani ya eneo la 64 × 64

PDF'nin 9. sayfasındaki örnekte kullanıcı tarafından belirlenen 64 × 64 boundary box içerisinden başlangıç ROI'si çıkarılmaktadır. Aynı figürün alt panellerinde kalibrasyon ve “Sudo ROI segmentation & Align physiology data” pencereleri ipo.

Hii ekranlarda zaman serileri de doğrudan görüntülendiğinden kullanıcı yalnız anatomik maskeye bakarak si, voxel'in zamansal davranışını da değerlendirerek ROI düzenlemesi yapabilmektedir.

Kielelezo 4: uchanganuzi wa wakati mmoja wa moyo na upumuaji

PDF'nin 10. sayfasındaki Şekil 4 ve 16. sayfadaki genişletilmiş görüntü, NeuroNetFlow'un Signal Analysis modülünün gerçek çıktı yoğunluğunu göstermektedir.

Aynı utafiti alanında upumuaji sinyali, PPG, CSF hızı, filtrelenmiş bileşenler, spektrumlar, inhalasyon/ekshalasyon dönemleri, faz integralleri ve tek moja upumuaji döngüsüne normalize edilmiş profiller birlikte görüntülenmektedir.

Hii birleşik görselleştirme yazılımın temel bilimsel tasarımına karşılık gelir: CSF sinyalini diğer kisaikolojia sistemlerden bağımsız tek moja zaman serisi olarak si, upumuaji ve moyo hareketle senkronize biçimde uchanganuzi etmek.

Ni aina gani ya uthibitishaji iliyofanywa katika utafiti huu?

Makale yazılımın fonksiyonlarını operasyonel örneklerle göstermekte; pia kullanılan algoritmaların zaidi önceki hakemli CSF araştırmalarında kullanıldığını belirtmektedir. Bununla birlikte mevcut yazılım makalesinde:

• yöntemler arası hata tablosu,
• segmentasyon Dice skoru,
• intra/inter-rater güvenilirlik,
• başka yazılımla doğrudan doğruluk karşılaştırması,
• ukokotoaji süresi benchmark'ı

raporlanmamaktadır.

Hii nedenle NeuroNetFlow'un performansı için kaynakta bulunmayan moja “doğruluk yüzdesi” üretilemez.

Maendeleo yaliyopangwa kwa siku zijazo

Kaynak utafiti baadaye yüksek çözünürlüklü yapısal MRI ile zaidi yakın entegrasyonu olası geliştirme alanı olarak belirtmektedir. Mevcut sürüm yapısal MRI ile doğrudan merge au overlay özelliğini desteklememektedir.

Ayrıca baadaye arteriyel ve venöz ishara algılama algoritmalarının eklenmesiyle CSF ile serebrovasküler hareket arasındaki ilişkinin zaidi kapsamlı incelenmesi önerilmektedir.

Bunlar v1.0'da mevcut özellikler si, utafiti tarafından belirtilen gelecek geliştirme hedefleridir.

Maelezo ya Chanzo na Mbinu

Tam özgün utafiti adı: NeuroNetFlow: A MATLAB-based software toolbox for analyzing flow dynamics based on phase-contrast MRI

Yazarlar ve özgün sıralama: Seokbeen Lim; Marin E. Nycklemoe; David N. Jacobson; Daniel C. Kim; Daehun Kang; Pragalv Karki; Val J. Lowe; Petrice M. Cogswell; Paul H. Min.

Eş katkı: Kaynak, Seokbeen Lim ve Marin E. Nycklemoe'nin çalışmaya eşit katkıda bulunduğunu açıkça belirtmektedir.

Ortak gözetim: PDF yıldız işaretiyle Seokbeen Lim ve Petrice M. Cogswell'in çalışmayı birlikte yönettiğini belirtmekte ve her ikisinin iletişim bilgilerini vermektedir. SSRN kaydı pia Seokbeen Lim'i “Contact Author” olarak göstermektedir.

Kurumlar: Department of Radiology, Mayo Clinic, Rochester, Minnesota, USA; kaynakta yazıldığı biçimiyle Department of Radiology Oncology, Mayo Clinic, Rochester, Minnesota, USA; Department of Physiology and Biomedical Engineering, Mayo Clinic, Rochester, Minnesota, USA.

Kaynak türü: MATLAB tabanlı açık chanzo bilimsel yazılım ve biyomedikal upigaji picha/ishara analizi metodoloji çalışması.

Yayın durumu: Hii utafiti hakem değerlendirmesinden geçmemiş moja SSRN preprintidir; bulguları hii yayın aşaması dikkate alınarak değerlendirilmelidir.

Platform: SSRN.

SSRN abstract numarası: 6225926.

DOI: 10.2139/ssrn.6225926.

SSRN yayın tarihi: 18 Şubat 2026.

Hakemli sürüm: Bibliyografik kontrolde 24 Ağustos 2026 itibarıyla aynı başlıklı doğrulanmış ayrı moja hakemli dergi sürümü tespit edilmemiştir.

Yazılım: NeuroNetFlow v1.0.

Programlama ortamı: MATLAB.

Gereksinim: MATLAB R2023b au zaidi yeni moja sürüm.

İşletim sistemi: Windows 10/11 ve macOS.

Sürüm kontrol sistemi: Git.

Yazılım lisansı: MIT License.

Kaynak kod deposu: https://github.com/SeokbeenLim/NeuroNetFlow.git

Donanım/data uyumluluğu: Kaynak metadata tablosu mevcut sürümün Philips tarayıcılarından elde edilen phase-contrast MRI verilerine maalum olarak optimize edildiğini ve yalnız hii verilerle uyumlu olduğunu belirtmektedir.

Reproducible capsule: Kaynak metadata tablosunda N/A olarak verilmiştir.

Örnek veriler: Yazılım fonksiyonlarını göstermek için kullanılan örnek data kümelerinin proje GitHub deposunda kamuya açık kwamba ni inaelezwa. Çalışmanın bulgularını destekleyen ek verilerin ikiwa makul talep üzerine sorumlu yazardan temin edilebileceği yazılmıştır.

Çıkar çatışması: Yazarlar, çalışmayı etkileyebilecek bilinen finansal çıkar au kişisel ilişki bulunmadığını beyan etmektedir.

Finansman/Acknowledgements: Kaynakta pia moja finansman bölümü bulunmamaktadır ve yazarlar “no acknowledgements to declare” ifadesini kullanmaktadır.

Üretken yapay zekâ beyanı: Yazarlar makalenin hazırlanması sırasında metnin okunabilirliğini ve dilini geliştirmek amacıyla ChatGPT kullandıklarını, ardından içeriği gözden geçirip düzenlediklerini ve nihai içerikten tamamen sorumlu olduklarını belirtmektedir.

CRediT — Seokbeen Lim: Writing – original draft, Software, Methodology, Conceptualization, Supervision.

CRediT — Marin E. Nycklemoe: Writing – original draft, Software, Methodology.

CRediT — David N. Jacobson: Writing – review & editing, Software.

CRediT — Daniel C. Kim: Writing – review & editing.

CRediT — Daehun Kang: Validation, Software, Methodology.

CRediT — Pragalv Karki: Validation, Software.

CRediT — Val J. Lowe: Writing – review & editing, Conceptualization.

CRediT — Petrice M. Cogswell: Writing – review & editing, Conceptualization, Supervision.

CRediT — Paul H. Min: Writing – review & editing, Software, Methodology, Conceptualization.

Kaynak-içi afiliyasyon notu: İkinci kurum PDF'de “Department of Radiology Oncology” biçiminde yazılmıştır. Özgün chanzo ifadesi sessizce başka moja bölüm adına dönüştürülmemiştir.

Yöntemsel sınırlılık: Makale NeuroNetFlow'un yazılım mimarisini ve operasyonel kullanım örneklerini sunmaktadır; hata hivyo mevcut utafiti içerisinde başka yazılımlarla nicel doğruluk, segmentasyon başarısı au utafiti süresi benchmark'ı raporlanmamaktadır.

Bilimsel sınır: Yazılım CSF dinamiklerini nicelleştiren moja araştırma aracıdır. Hii utafiti NeuroNetFlow'u klinik tanı sistemi, tedavi sistemi au nörodejeneratif hastalıkları doğrudan belirleyen doğrulanmış tıbbi cihaz olarak sunmamaktadır.

Bilimsel içerik sınırı: Hii Verianla makalesindeki CSF fizyolojisi bağlamı, NeuroNetFlow mimarisi, segmentasyon, kalibrasyon, upumuaji/PPG analizi, çıkış özellikleri, yazılım gereksinimleri, görsel arayüzler ve gelecek geliştirme hedefleri yüklenen çalışmaya dayanmaktadır. Dış chanzo yalnız DOI, SSRN tarihi, yazar kimliği ve güncel yayın durumunun bibliyografik doğrulanması amacıyla kullanılmıştır.