Modeling and Simulation of Thoracic Bioimpedance Changes for the Identication of Aortic Dissections

Titel in Übersetzung: Modellierung und Simulation Thorakaler Bioimpedanzänderungen zur Identifizierung von Aortendissektionen

Publikation: StudienabschlussarbeitDissertation

Abstract

Die Impedanzkardiographie (ICG) ist eine nicht-invasive Methode zur Bestimmung verschiedener kardiodynamischer Parameter. Dabei wird mit Hilfe von Elektroden, die auf dem Thorax platziert werden, die dynamische transthorakale elektrische Impedanz gemessen. Da Blut leitfähiger ist als die anderen Gewebearten im Thorax und sich die Leitfähigkeit mit dem Blutfluss ändert, hat es einen enormen Einfluss auf die Impedanzänderungen, die durch die ICG gemessen werden. Pathologische Veränderungen in der Aorta, wie etwa eine Aortendissektion (AD), verändern die Form der Aorta und den Blutfluss in ihr, wodurch die Messung der kardiodynamischen Parameter verzerrt wird. Andererseits könnte anhand eines veränderten Impedanzkardiogramms jedoch eine Aortenpathologie identifiziert werden.

Ein numerisches 3D-Simulationsmodell basierend auf der vereinfachten Geometrie des menschlichen Thorax wurde erstellt, um die Impedanzänderungen an der Thoraxoberfläche bei einer Typ-B-Aortendissektion zu berechnen. Da die Blutleitfähigkeitsänderungen im Fall einer Aortenpathologie eine bedeutende Rolle für das Impedanzsignal spielen, wurde die Leitfähigkeit für den gesunden und den dissektierten Fall während eines Herzzyklus simuliert. Eine Sensitivitätsanalyse wurde unter Verwendung eines parametrisierten Simulationsmodells mit verschiedenen Patientenparametern angewendet, um die Modellparameter zu finden, die die größten Unterschiede im Impedanzsignal hervorrufen. Weiters wurde anhand dieser Analyse die Eignung verschiedener Elektrodenkonfigurationen unter Berücksichtigung mehrerer patientenspezifischer Fälle untersucht. Die Ergebnisse bestätigen die Hypothese, dass der Einfluss der Aortenpathologie auf das Impedanzsignal signifikant ist.

Die Bayessche Wahrscheinlichkeitstheorie wurde verwendet, um die Wahrscheinlichkeiten für die zugrunde liegenden physiologischen Parameter bei verschiedenen Gesundheitszuständen zu bestimmen, was zu einer Klassifizierung der gesunden und pathologischen Fälle führt. Dazu werden die aufgenommenen Impedanzsignale mehrerer Sensoren, die von räumlich verteilten Quell-Elektroden eingespeist werden, kombiniert. Anhand dieser Daten wird das inverse Problem, also das Identifizieren der Modellparameter, die zu den Messwerten am Thorax führen, basierend auf der Bayesschen Wahrscheinlichkeitstheorie gelöst. Die Ergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagene Multisensor-ICG robuster ist und eine bessere Erkennungsrate als die herkömmliche ICG aufweist. Mit dieser Methode kann Ärzten geholfen werden, in kritischen Situationen bei der medizinischen Beurteilung der Aortendissektion zuverlässigere Schlussfolgerungen zu ziehen.

Bei einer Aortendissektion entsteht durch einen Riss der inneren Aorten-Schicht ein falsches Lumen parallel zum wahren Lumen (also dem Hauptfluss der Aorta). Häufig entsteht eine Thrombose im falschen Lumen, wodurch sich der Blut-Austausch zwischen dem falschen und dem wahren Lumen und somit ebenso die blutflussabhängige Leitfähigkeit ändert. Außerdem verändert das Thrombuswachstum die räumliche Verteilung der Leitfähigkeit im falschen Lumen, da die Leitfähigkeit des Blutes während einer Thrombose deutlich abnimmt. Für einen patientenspezifischen Fall mit bekannten physiologischen Parametern wie Hämatokritwert, Anströmbedingung sowie der Form der dissektierten Aorta, wird die Thrombose im falschen Lumen und deren Einfluss auf die durch den Blutfluss induzierten Leitfähigkeitsänderungen anhand des simulierten Impedanzkardiogramms untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass die Verwendung von ICG bei Patienten mit chronischer Typ-B-Aortendissektion helfen könnte, Thrombosen im falschen Lumen zu überwachen
Titel in Übersetzung Modellierung und Simulation Thorakaler Bioimpedanzänderungen zur Identifizierung von Aortendissektionen
Originalspracheenglisch
QualifikationDoktor der Technik
Gradverleihende Hochschule
  • Technische Universität Graz (90000)
Betreuer/-in / Berater/-in
  • Biro, Oszkar, Betreuer
  • Reinbacher-Köstinger, Alice, Berater
Datum der Bewilligung23 Sep. 2021
PublikationsstatusVeröffentlicht - 2021

Fingerprint

Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Modellierung und Simulation Thorakaler Bioimpedanzänderungen zur Identifizierung von Aortendissektionen“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.

Dieses zitieren