Limitations and challenges of EIT-based monitoring of stroke volume and pulmonary artery pressure
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Electrical impedance tomography (EIT) shows potential for radiation-free and noninvasive hemodynamic monitoring. However, many factors degrade the accuracy and repeatability of these measurements. Our goal is to estimate the impact of this variability on the EIT-based monitoring of two important central hemodynamic parameters: stroke volume (SV) and pulmonary artery pressure (PAP). APPROACH: We performed simulations on a 4D ([Formula: see text]) bioimpedance model of a human volunteer to study the influence of four potential confounding factors (electrode belt displacement, electrode detachment, changes in hematocrit and lung air volume) on the performance of EIT-based SV and PAP estimation. Results were used to estimate how these factors affect the EIT measures of either absolute values or relative changes (i.e. trending). MAIN RESULTS: Our findings reveal that the absolute measurement of SV via EIT is very sensitive to electrode belt displacements and lung conductivity changes. Nonetheless, the trending ability of SV EIT might be a promising alternative. The timing-based measurement of PAP is more robust to lung conductivity changes but sensitive to longitudinal belt displacements at severe hypertensive levels and to rotational displacements (independent of the PAP level). SIGNIFICANCE: We identify and quantify the challenges of EIT-based SV and PAP monitoring. Absolute SV via EIT is challenging, but trending is feasible, while both the absolute and trending of PAP via EIT are mostly impaired by belt displacements.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».