Uniform background assumption produces misleading lung EIT images
Notice bibliographique
Résumé
Electrical impedance tomography (EIT) estimates an image of conductivity change within a body from stimulation and measurement at body surface electrodes. There is significant interest in EIT for imaging the thorax, as a monitoring tool for lung ventilation. To be useful in this application, we require an understanding of if and when EIT images can produce inaccurate images. In this paper, we study the consequences of the homogeneous background assumption, frequently made in linear image reconstruction, which introduces a mismatch between the reference measurement and the linearization point. We show in simulation and experimental data that the resulting images may contain large and clinically significant errors. A 3D finite element model of thorax conductivity is used to simulate EIT measurements for different heart and lung conductivity, size and position, as well as different amounts of gravitational collapse and ventilation-associated conductivity change. Three common linear EIT reconstruction algorithms are studied. We find that the asymmetric position of the heart can cause EIT images of ventilation to show up to 60% undue bias towards the left lung and that the effect is particularly strong for a ventilation distribution typical of mechanically ventilated patients. The conductivity gradient associated with gravitational lung collapse causes conductivity changes in non-dependent lung to be overestimated by up to 100% with respect to the dependent lung. Eliminating the mismatch by using a realistic conductivity distribution in the forward model of the reconstruction algorithm strongly reduces these undesirable effects. We conclude that subject-specific anatomically accurate forward models should be used in lung EIT and extra care is required when analysing EIT images of subjects whose background conductivity distribution in the lungs is known to be heterogeneous or exhibiting large changes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».