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Title
Detection of aortic hemodynamics in Electrical Impedance Tomography using functional regions of interest : investigation of in-vivo, in-silico and phantom measurements / von Martin Elenkov
Additional Titles
Detektion der Aorta-Hämodynamik in der elektrischen Feldplethysmographie mittels regionaler Analyse
AuthorElenkov, Martin
CensorKaniusas, Eugenijus
Thesis advisorThürk, Florian
PublishedWien, 2018
Description90 Seiten
Institutional NoteTechnische Universität Wien, Diplomarbeit, 2018
Annotation
Zusammenfassung in deutscher Sprache
Annotation
Abweichender Titel nach Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers
LanguageEnglish
Document typeThesis (Diplom)
Keywords (DE)Bioimpedanz / Biomedizinische Signalverarbeitung / Medizinische Signalerkennung / Bildrekonstruktion
Keywords (EN)Bioimpedance / Biomedical signal processing / Medical signal detection / Image reconstruction
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-110922 Persistent Identifier (URN)
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Detection of aortic hemodynamics in Electrical Impedance Tomography using functional regions of interest [5.71 mb]
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Abstract (German)

Herz-Kreislaufversagen tritt bei mehr als 20% der Intensivpatienten auf, was das Todesrisiko um das 12-fache erhöht. Zentrale hämodynamische Parameter wie Schlaganfallvolumen und Blutdruck (BP) haben sich als die besten Prädiktoren für verschiedene Herz-Kreislauf-Erkrankungen erwiesen, sind aber herausfordernd nicht invasiv zu überwachen. Die derzeitige Praxis für ihre Messung erfordert eine Katheterisierung, die mit gesundheitlichen Komplikationen und einer erhöhten Sterblichkeitsrate bei Patienten verbunden ist. Andere Methoden, obwohl nicht invasiv, versuchen, die zentrale Hämodynamik durch periphere Messungen zu approximieren und sind mit zusätzlichen Mängeln verbunden. Oszillometrische Methoden messen BP zu diskreten Zeitpunkten, während die Tonometrie zum Beispiel aufdringlich und sehr empfindlich auf Bewegungsartefakte reagiert. Die elektrische Impedanztomographie (EIT) ist eine bildgebende Methode, die das Potenzial hat, diese Herausforderungen zu bewältigen, indem sie die Gesundheit des Herz-Kreislauf-Systems kontinuierlich und nicht-invasiv bewertet. Die Rekonstruktion von EIT-Bildern ist jedoch ein komplizierter Prozess, der eine Vielzahl von Eingabeparametern beinhaltet, wobei verschiedene Kombinationen dieser Parameter unterschiedliche Bilder und damit unterschiedliche physiologische Parameter erzeugen. Während es Bemühungen gibt, diese Probleme anzugehen, sind Rekonstruktionsparameter und Analysemethoden für das hämodynamische Monitoring mit EIT noch nicht standardisiert. In dieser Arbeit wurde eine umfassende Analyse des EIT-Bildgebungsverfahrens für hämodynamische Messungen in einer Reihe von Experimenten von In-silico- bis In-vivo-Messungen durchgeführt. Die besten Rekonstruktionsparameter und Einstellungen für das hämodynamische EIT wurden in Simulationen ausgewählt und für die Bildrekonstruktion verwendet. Bei der Verwendung von EIT ist eine genaue Erkennung der Aorta für die Berechnung der hämodynamischen Parameter wichtig. Ein neuartiger Algorithmus zur Erkennung von Aortenpixeln in EIT-Bildern wird vorgestellt. Die Genauigkeit des Algorithmus wurde an Tierdaten mit intermodaler (Computertomographie, F1-Score 0,25) und intramodaler (Injektion von Kontrastmittel, F-1-Score 0,8125) Bodenwahrheit validiert. In einem nächsten Schritt wurde das EIT-Signal an 5 gesunden Probanden gemessen und der Ort der Aorta mit dem Algorithmus erfolgreich bestimmt. Durch die Ausnutzung des EKG-gesteuerten Ensembles wurde eine repräsentative Aorten-BP-Wellenform erfasst, die eine Detektion der BP-Impulsankunftszeit (PAT) ermöglichte. Es wurde eine starke negative lineare Korrelation zwischen dem mittleren arteriellen Blutdruck und dem mit EIT nachgewiesenen PAT beobachtet (r=-0,8593). Die Ergebnisse dieser Arbeit sind vielversprechend und deuten darauf hin, dass die EIT-Bewertung hämodynamischer Parameter eine brauchbare Alternative zu den derzeitigen Methoden sein könnte. Die EIT-Technologie befindet sich jedoch noch in der Entwicklungsphase und die verschiedenen verfügbaren Rekonstruktionsalgorithmen mit ihren Rekonstruktionseinstellungen müssen in größerem Umfang weiter erprobt werden, gefolgt von methodischen In-vivo-Studien, um den Weg in die klinische Anwendung zu ebnen. Eine auf den Ergebnissen dieser Arbeit basierende Tagungsarbeit wurde zur Präsentation auf der 19 Elektrische Impedanz-Tomographie-Konferenz angenommen.

Abstract (English)

Cardiovascular failure occurs in more than 20% of intensive care unit patients, which increases the risk of death by 12 fold by itself. Central hemodynamic parameters like stroke volume and blood pressure (BP), have been shown to be the best predictors for various cardiovascular diseases, but are challenging to monitor non-invasively. The current practice for their measurement requires catheterization which is associated with health complications and elevated mortality rate in patients. Other methods, although non-invasive try to approximate central hemodynamics trough peripheral measurements and are associated with additional shortcomings. Oscillometric methods measure BP at discrete time instances, while tonometry, for example, is an obtrusive and very sensitive to movement artefacts. Electrical Impedance Tomography (EIT) is an imaging modality that has the potential to overcome these challenges, by assessing the health of the cardiovascular system continuously and non-invasively. The reconstruction of EIT images however, is a complicated process that involves a lot of input parameters, where different combinations of these parameters produce different images and consequently different physiological parameters. While there are efforts to address these issues reconstruction parameters and analysis methods for the purpose of hemodynamics monitoring with EIT are still not standardized. In this work a comprehensive analysis of the EIT imaging process for hemodynamic measurements was made in a series of experiments from in-silico to in-vivo measurements. The best performing reconstruction parameters and settings for hemodynamics EIT were selected in simulations and then used for image reconstruction. When using EIT, an accurate detection of the aorta is important for calculation of hemodynamic parameters. A novel algorithm for the detection of aortic pixels in EIT images is presented. The accuracy of the algorithm was validated on animal data with intermodal (computed tomography, F1-score 0.25) and intramodal (injection of contrast solution, F-1 score 0.8125) ground truth. In a next step, EIT signal was measured on 5 healthy volunteers and the location of the aorta was successfully detected with the algorithm. By exploiting ECG triggered ensemble averaging a representative aortic BP waveform was acquired which allowed for detection of BP pulse arrival time (PAT). A strong negative linear correlation was observed between the mean arterial BP and PAT detected with EIT (r=-0.8593). The results of this work are quite promising and suggest that EIT assessment of hemodynamic parameters might be a viable alternative for current methods. The EIT technology is however still in its development phase and the various reconstruction algorithms available with their reconstruction settings have to be further tested on a larger scale followed by methodological in-vivo trials in order to pave its way to clinical use. A conference papers based on the results of this thesis was accepted for presentation at the 19th Electrical Impedance Tomography conference.

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