ValidEIT - Validierung der regionalen Lungenperfusion auf Basis der elektrischen Impedanztomographie (EIT) durch Computertomographie (CT) und invasive Flussmessung (Swan-Ganz Katheter)

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Steffen Leonhardt; Privatdozent Dr. Sebastian Reinartz
• Fachliche Zuordnung: Medizinische Physik, Biomedizinische Technik ; Biomedizinische Systemtechnik ; Nuklearmedizin, Strahlentherapie, Strahlenbiologie
• Förderung: Förderung von 2019 bis 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 422367304

• Erstellungsjahr: 2023

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Im Rahmen des Projekts ValidEIT wurden mit Hilfe der elektrischen Impedanztomographie (EIT) nichtinvasive Messungen der regionalen Lungenperfusion durchgeführt. Das Verständnis der kardialen Komponenten des EIT-Signals zur Abschätzung der regionalen Perfusion stand im Mittelpunkt des Projekts. Dazu wurden Tierexperimente durchgeführt, wodurch Modelle und Quellentrennung- Algorithmen entwickelt werden konnten. Bei 15 Schweinen wurde ein kardiopulmonales Tiermodell verwendet, bei den EIT-Messungen zusammen mit zuverlässigen regionalen Perfusionsmessungen aus CT-P-Scans durchgeführt wurden. Die Experimente umfassten die Okklusion zentraler Pulmonalarterien und präkapillarer Arteriolen und die Modulation des Herzzeitvolumens. In silico-Simulationen mit dynamischen Finite-Elemente-Modellen wurden verwendet, um die Quellen des EIT-Herzsignals (CRS) zu untersuchen und realistische EIT-Signale zu erzeugen. Eine innovative Datenanalyse mittels seminegativer Matrixfaktorisierung führte zu einer verbesserten Schätzgenauigkeit. Traditionelle und Deep-Learning-Ansätze zur Quellentrennung wurden verglichen, wobei sich Oberwellen-suchende Algorithmen als besonders gut für eine interpretierbare Echtzeit-Implementierung geeignet erwiesen. Die Analyse der experimentellen Daten zeigte, dass das kardiale EIT-Signal ein guter Indikator für die regionale Durchblutung ist. Seine Nützlichkeit nimmt jedoch ab, wenn distale Perfusionsstörungen im Spiel sind. Daher könnte das Signal zur Detektion zentraler Lungenarterien-Embolien eingesetzt werden. Insgesamt hat das Projekt den Stand der Technik auf diesem Gebiet vorangebracht. Es hat Werkzeuge geliefert, die für die spätere Anwendung attraktiv sind, und wertvolle Daten für weitere Fortschritte generiert.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

• “Prior-Based Unsupervised Separation of Cardiac-Related Signals,” in International Conference on Biomedical Applications of Electrical Impedance Tomography, Galway, 2021.
  D. F. Silva, U. Özmü, S. Leonhardt & C. Ngo
  
• “Top-to-Bottom Generator of EIT and CT Bolus Signals,” in International Conference on Bioelectromagnetism, Electrical Bioimpedance, and Electrical Impedance Tomography, Seoul, 2022.
  D. F. Silva, S. Leonhardt & C. Ngo
  
• “Unsupervised Clustering of Lung Perfusion Features,” in International Conference on Bioelectromagnetism, Electrical Bioimpedance, and Electrical Impedance Tomography, Seoul, 2022.
  D. F. Silva, C. Wemmer, M. Wolter, S. Leonhardt & C. Ngo
  
• A Real-Time Dual Heart and Respiratory Rate Estimator for Electrical Impedance Tomography. 2023 IEEE 36th International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS), 426-430. IEEE.
  Silva, Diogo Filipe & Leonhardt, Steffen
  
• Fast 4D FEM Model for EIT Source Separation Benchmarking. Current Directions in Biomedical Engineering, 9(1), 387-390.
  Silva, Diogo Filipe & Leonhardt, Steffen
  
• Hybrid Compartment Model Formulation for Accelerated Bolus Fitting. 2023 31st European Signal Processing Conference (EUSIPCO), 1120-1124. IEEE.
  Silva, Diogo Filipe & Leonhardt, Steffen
  
• “Estimation of Planar Direction of Flow as Additional Metric for EIT Perfusion Analysis,” in International Conference on Biomedical Applications of Electrical Impedance Tomography, Aachen, 2023.
  D. F. Silva & S. Leonhardt