Thoracic EIT in 3D: experiences and recommendations
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In EIT applications to the thorax, a single electrode plane has typically been used to reconstruct a transverse 2D 'slice'. However, such images can be misleading as EIT is sensitive to contrasts above and below the electrode plane, and ventilation and aeration inhomogeneities can be distributed in complex ways. Using two (or more) electrode planes, 3D EIT images may be reconstructed, but 3D reconstructions are currently little used in thoracic EIT. In this paper, we investigate an incremental pathway towards 3D EIT reconstructions, using two electrode planes to calculate improved transverse slices as an intermediate step. We recommend a specific placement of electrode planes, and further demonstrate the feasibility of multi-slice reconstruction in two species. APPROACH: Simulations of the forward and reconstructed sensitivities were analysed for two electrode planes using a 'square' pattern of electrode placement as a function of two variables: the stimulation and measurement 'skip', and the electrode plane separation. Next, single- versus two-plane measurements were compared in a horse and in human volunteers. We further show the feasibility of 3D reconstructions by reconstructing multiple transverse and, unusually, frontal slices during ventilation. MAIN RESULTS: Using two electrode planes leads to a reduced position error and improvement in off-plane contrast rejection. 2D reconstructions from two-plane measurements showed better separation of lungs, as compared to the single plane measurements which tend to push contrasts in the center of the image. 3D reconstructions of the same data show anatomically plausible images, inside as well as outside the volume between the two electrode planes. SIGNIFICANCE: Based on the results, we recommend EIT electrode planes separated by less than half of the minimum thoracic dimension with a 'skip 4' pattern and 'square' placement to produce images with good slice selectivity.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle