A computed tomography imaging-based subject-specific whole-lung deposition model
Notice bibliographique
Résumé
The respiratory tract is an important route for beneficial drug aerosol or harmful particulate matter to enter the body. To assess the therapeutic response or disease risk, whole-lung deposition models have been developed, but were limited by compartment, symmetry or stochastic approaches. In this work, we proposed an imaging-based subject-specific whole-lung deposition model. The geometries of airways and lobes were segmented from computed tomography (CT) lung images at total lung capacity (TLC), and the regional air-volume changes were calculated by registering CT images at TLC and functional residual capacity (FRC). The geometries were used to create the structure of entire subject-specific conducting airways and acinar units. The air-volume changes were used to estimate the function of subject-specific ventilation distributions among acinar units and regulate flow rates in respiratory airway models. With the airway dimensions rescaled to a desired lung volume and the airflow field simulated by a computational fluid dynamics model, particle deposition fractions were calculated using deposition probability formulae adjusted with an enhancement factor to account for the effects of secondary flow and airway geometry in proximal airways. The proposed model was validated in silico against existing whole-lung deposition models, three-dimensional (3D) computational fluid and particle dynamics (CFPD) for an acinar unit, and 3D CFPD deep lung model comprising conducting and respiratory regions. The model was further validated in vivo against the lobar particle distribution and the coefficient of variation of particle distribution obtained from CT and single-photon emission computed tomography (SPECT) images, showing good agreement. Subject-specific airway structure increased the deposition fraction of 10.0-μm particles and 0.01-μm particles by approximately 10%. An enhancement factor increased the overall deposition fractions, especially for particle sizes between 0.1 and 1.0 μm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».