論文の概要: Inferring respiratory and circulatory parameters from electrical impedance tomography with deep recurrent models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09622v1
• Date: Mon, 19 Oct 2020 16:00:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 23:26:36.749308
• Title: Inferring respiratory and circulatory parameters from electrical impedance tomography with deep recurrent models
• Title（参考訳）: 深部再発モデルを用いた電気インピーダンストモグラフィーによる呼吸・循環パラメータの推定
• Authors: Nils Strodthoff, Claas Strodthoff, Tobias Becher, Norbert Weiler, In\'ez Frerichs
• Abstract要約: EIT画像から同期計測された呼吸パラメータや循環パラメータを再構成する方法を実証した。 EIT信号だけでは, 絶対体積, 絶対流量, 正常化気道圧, 正常化動脈圧さえも正確に推定できることが実証された。 さらに,EITと絶対気道圧の併用による絶対的肺圧の再構築の可能性も明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.857175343610249
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Electrical impedance tomography (EIT) is a noninvasive imaging modality that allows a continuous assessment of changes in regional bioimpedance of different organs. One of its most common biomedical applications is monitoring regional ventilation distribution in critically ill patients treated in intensive care units. In this work, we put forward a proof-of-principle study that demonstrates how one can reconstruct synchronously measured respiratory or circulatory parameters from the EIT image sequence using a deep learning model trained in an end-to-end fashion. We demonstrate that one can accurately infer absolute volume, absolute flow, normalized airway pressure and within certain limitations even the normalized arterial blood pressure from the EIT signal alone, in a way that generalizes to unseen patients without prior calibration. As an outlook with direct clinical relevance, we furthermore demonstrate the feasibility of reconstructing the absolute transpulmonary pressure from a combination of EIT and absolute airway pressure, as a way to potentially replace the invasive measurement of esophageal pressure. With these results, we hope to stimulate further studies building on the framework put forward in this work.
• Abstract（参考訳）: 電気インピーダンストモグラフィ(EIT)は、異なる臓器の局所的生体インピーダンスの変化を連続的に評価できる非侵襲的な画像モダリティである。 最も一般的なバイオメディカル応用の1つは、集中治療室で治療された重症患者の地域換気分布のモニタリングである。 本研究では,エンド・ツー・エンドで学習した深層学習モデルを用いて,EIT画像シーケンスから同期計測された呼吸・循環パラメータを再構成する方法を実証した。 絶対容積,絶対流量,気道圧の正規化,eit信号のみからの正常血圧においても一定の限界内で正確な推定が可能であり,事前のキャリブレーションが不要な患者に一般化できることを実証した。 EITと絶対的気道圧の組み合わせによる絶対的経肺圧の再構築の可能性は, 食道圧の侵襲的測定に取って代わる可能性が示唆された。 これらの結果により,本研究の枠組み構築に向けたさらなる研究が促進されることを期待する。

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