脑血管反应性（CVR）是指脑血管对血管活性刺激物产生舒张或收缩的能力，是评估脑血管健康状况的重要指标。准确估计CVR需要考虑血管活性刺激物到达大脑各区域所需的时间以及局部小动脉调节脑血流所需的时间。用于计算这种空间变化偏移的时间搜索范围会显著影响CVR估计结果，且适当的搜索范围可能因人群、采集协议甚至大脑区域而异。本研究中，我们提出了一种迭代方法，利用中风幸存者队列中获得的屏气fMRI数据自动确定适当的最长时间偏移。该方法仅对估计延迟处于边界（即接近最小或最大偏移）的体素有选择地扩展延迟搜索范围，直到估计延迟不再受限或达到预设值。在中风背景下，该方法显著增加了最初处于边界的具有统计学显著CVR的体素数量。该方法还导致最初处于早期反应边界的体素出现CVR极性反转，以及最初处于晚期反应边界的体素负CVR值被放大，这表明使用迭代最大偏移可能对CVR解释产生关键影响。该方法不仅适用于中风，还具有广泛适用性，但需要仔细调整参数，正如我们对烟雾病患者参数调优过程的演示所展示的。综上所述，这些发现表明迭代延迟校正能够在临床人群中实现更准确的CVR评估。
竞争利益声明
作者声明无竞争利益。
数据与代码可用性
用于通过迭代延迟校正方法计算CVR的代码可在GitHub获取，正在提交为pull request以纳入主phys2cvr代码。影像数据目前未公开，因为它们属于仍在进行中的研究的一部分。一旦研究目标达成，可根据机构间协议考虑提供访问权限。
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