Towards Patient-specific Electrical Impedance Tomography using 3D Thorax Models

  • Mechanical ventilation of patients with severe lung injury is an important clinical treatment to ensure proper lung oxygenation and to mitigate the extent of collapsed lung regions. While current imaging technologies such as Computed Tomography (CT) and chest X-ray allow for a thorough inspection of the thorax, they are limited to static pictures and exhibit several disadvantages, including exposure to ionizing radiation and high cost. Electrical Impedance Tomography (EIT) is a novel method to determine functional processes inside the thorax such as lung ventilation and cardiac activity. EIT reconstructs the internal electrical conductivity distribution within the thorax from voltage measurements on the body surface. Conductivity changes correlate with important clinical parameters such as lung volume and perfusion. Current EIT systems and algorithms use simplified or generalized thorax models to solve the reconstruction problem, which reduce image quality and anatomical significance. In this thesis, the development of a clinically relevant workflow to compute sophisticated three-dimensional thorax models from patient-specific CT data is described. The method allows medical experts to generate a multi-material segmentation in an interactive and fast way, while a volumetric mesh is computed automatically from the segmentation. The significantly improved image quality and anatomical precision of EIT images reconstructed with these 3D models is reported, and the impact on clinical applicability is discussed. In addition, three projects concerning quantitative CT (qCT) measurements and multi-modal 3D visualization are presented, which demonstrate the importance and productivity of interdisciplinary research groups including computer scientists and medical experts. The results presented in this thesis contribute significantly to clinical research efforts to pave the way towards improved patient-specific treatments of lung injury using EIT and qCT.
  • Die mechanische Beatmung von Patienten mit ernsten Lungenschäden ist eine wichtige klinische Behandlungsmethode, um eine ausreichende Oxygenierung der Lunge zu gewährleisten und um das Ausmaß von kollabierten Lungenregionen zu reduzieren. Während derzeitige Bildgebungstechnologien wie Computertomographie (CT) und Röntgenaufnahmen eine sorgfältige Untersuchung des Thorax ermöglichen, sind sie auf statische Bilder beschränkt und weisen einige Nachteile auf, darunter die Aussetzung von ionisierender Strahlung und hohe Kosten. Elektrische Impedanztomographie (EIT) ist eine neuartige Methode, um funktionale Prozesse innerhalb des Thorax, wie beispielsweise Lungenbelüftung und Herzaktivität, zu bestimmen. EIT rekonstruiert die Verteilung der elektrischen Leitfähigkeit innerhalb des Thorax aus Spannungsmessungen an der Körperoberfläche. Leitfähigkeitsänderungen korrelieren mit wichtigen klinischen Parametern wie Lungenvolumen und Durchblutung. Derzeitige EIT-Systeme und Algorithmen benutzen vereinfachte oder generalisierte Modelle des Thorax, um das Rekonstruktionsproblem zu lösen, was die Bildqualität und die anatomische Aussagekraft reduziert. In dieser Arbeit wird die Entwicklung eines klinisch relevanten Arbeitsablaufs zur Erzeugung von anspruchsvollen dreidimensionalen Thoraxmodellen aus patienten-spezifischen CT-Daten beschrieben. Die Methode erlaubt es medizinischen Experten, interaktiv und schnell eine multi-materielle Segmentierung zu erstellen, während ein volumetrisches Tetraeder-Netz automatisch aus der Segmentierung berechnet wird. Es wird über die signifikant verbesserte Bildqualität und anatomische Präzision der EIT-Bilder, die mit diesen 3D-Modellen rekonstruiert werden, berichtet, und die Bedeutung für die klinische Anwendbarkeit wird diskutiert. Zusätzlich werden drei Projekte präsentiert, welche quantitative CT-Messungen (qCT) und multi-modale 3D-Visualisierung betreffen, und die die Wichtigkeit und Produktivität von interdisziplinären Forschungsgruppen, bestehend aus Informatikern und Ärzten, demonstrieren. Die Ergebnisse dieser Arbeit tragen signifikant zu Bemühungen der klinischen Forschung bei, den Weg zu einer patienten-spezifischen Behandlung von Lungenschäden mit Hilfe von EIT und qCT zu ebnen.

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Metadaten
Author:Peter Salz
URN:urn:nbn:de:hbz:386-kluedo-38487
Advisor:Hans Hagen
Document Type:Doctoral Thesis
Language of publication:English
Date of Publication (online):2014/08/12
Year of first Publication:2014
Publishing Institution:Technische Universität Kaiserslautern
Granting Institution:Technische Universität Kaiserslautern
Acceptance Date of the Thesis:2014/07/31
Date of the Publication (Server):2014/08/13
Page Number:I, 193
Faculties / Organisational entities:Kaiserslautern - Fachbereich Informatik
DDC-Cassification:0 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft / 004 Informatik
Licence (German):Standard gemäß KLUEDO-Leitlinien vom 10.09.2012