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3D Finite Element Simulations for the Improvement of Representation of Local Distribution of Air and Ventilation in the Lungs by Electrical Impedance Tomography (EIT)

Applicant Dr. Günter Hahn
Subject Area Medical Physics, Biomedical Technology
Term from 2017 to 2019
Project identifier Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 363793217
 
Final Report Year 2020

Final Report Abstract

Als Ergebnis des Projektes liegen detaillierte numerische FEM Modelle des menschlichen Thorax vor, an denen umfangreiche Simulationen für Messungen in mehreren Elektrodenebenen durchgeführt wurden. Die erhaltenen Rekonstruktionsergebnisse bestätigen eine nur scheinbar starke kranio-kaudale Abhängigkeit der Lungenwiderstände und -widerstandsänderungen und damit die initiale Hypothese für dieses Projekt. Diese Abhängigkeit ist überwiegend durch Einflüsse von Körpergeometrie und -zusammensetzung bedingt. Es konnte exemplarisch für Probanden gezeigt werden, dass ausgehend von den ermittelten Zusammenhängen mit Hilfe der Referenzmodelle die wahren Widerstandsverteilungen wesentlich besser angenähert werden können. Eine weitere Erkenntnis ist die Notwendigkeit von sehr gut adaptierten Modellen für unterschiedliche Phänotypen von Patienten und eine ausreichende Detaillierung der Modelle, die neben Lungen und Herz auch Muskeln, Fett und Knochen enthalten sollten. Dies wurde in bisherigen Untersuchungen meist vernachlässigt, spielt aber eine erhebliche Rolle. Die hier erstellten Modelle sind hinsichtlich der Widerstandsverteilungen sehr detailliert, hinsichtlich der Lungenphysiologie sind sie jedoch vereinfacht, da der Widerstand der Lunge zwar entsprechend eines Atemzyklus variiert, aber jeweils als homogen angenommen wurde. Geometrische Änderungen der Lunge während eines Atemzyklus wurden noch nicht berücksichtigt. Die vorliegenden Modelldatensätze können auch für die Untersuchung von anderen Messanordnungen einschließlich 3D Messungen genutzt werden, wie sie etwa von Grychtol et al. (2016, 2019) vorgeschlagen wurden. Auch wenn die Auflösung der absoluten Widerstandstomogramme bei der Verwendung des modifizierten SIRT-Algorithmus prinzipbedingt relativ schlecht ist, so konnte demonstriert werden, dass ein korrigierbarer systematischer Einfluss vorliegt. Insbesondere der bisher weitgehend vernachlässigte Einfluss von Fettschichten auf das Ergebnis wird in den absoluten Widerstandstomogrammen deutlich. Dennoch bleibt zu untersuchen, inwieweit andere Algorithmen zu besseren Ergebnissen bei absoluten Tomogrammen führen können, was jedoch nicht Gegenstand dieses Vorhabens war. In Hinblick auf zustandsdifferente Tomogramme gibt es zwei Lösungswege. Rein theoretisch können individuelle Matrizen für beliebige Formen für jeden Patienten neu berechnet werden. In der klinischen Routine ist dies jedoch kaum möglich, da nur in seltenen Fällen die exakte Körperform aufgrund von Voruntersuchungen bekannt ist. Wird wie hier zunächst eine Matrix für eine nur angenäherte Körperform genutzt, so kann durch Korrekturgrößen auf der Basis von vielen gut passenden phänotypischen Modellen eine wesentliche Verbesserung der Aussagekraft und eine Reduktion des kranio-kaudalen Einflusses erreicht werden. Eine Integration in zukünftige EIT-Software sollte daher angestrebt werden. Um letztlich bei Patienten derartige, standardisierte Korrekturen anwenden zu können, muss die Datenbasis um eine wesentlich größere Anzahl von Referenzmodellen erweitert werden. Damit kann hinsichtlich Körperform und -zusammensetzung individuell sehr unterschiedlichen Patienten ein besser entsprechendes Modell zugeordnet werden. Dies stellt eine nicht zu unterschätzende zukünftige Aufgabe dar, da eine sachgerechte Segmentierung und präzise Umsetzung von CT-Daten in aussagekräftige Finite-Elemente-Modelle nach heutigem Stand noch kein automatisierbarer Prozess ist, sondern einer individuellen Kontrolle durch einen erfahrenen Anwender bedarf.

Publications

  • 2018 3D FEM Simulations of EIT Measurements on the Human Thorax Conf. Proc.19th International Conference on Biomedical Applications of Electrical Impedance Tomography (EIT2018), Edinburgh 2018; p. 58
    Just A, Quintel M, Hahn G
 
 

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