Експериментальні залежності вимірювальних даних від обсягів вдихуваного повітря при багаточастотної електроімпедансної томографії

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.241769

Ключові слова:

електроімпедансна томографія, багаточастотність, вимірювальні дані, дихальні обсяги, експериментальні дослідження, провідність

Анотація

У роботі запропоновано підхід до моделювання процесу штучної вентиляції легенів людини шляхом їх керованого наповнення фіксованим об'ємом повітря, за допомогою навантажувальним спірометра Coach 2. Це дозволяє змоделювати процес вентиляції для здорової людини і прив'язати задається дихальний обсяг до вимірювальних даних. Наведено результати експериментальних досліджень розробленої системи багаточастотної електроімпедансної томографії. Випробування виконувалися для діапазону частот від 50 кГц до 400 кГц (з кроком 50 кГц) при задаються дихальних обсягів від 500 мл до 4000 мл (з кроком 500 мл) для п'яти циклів вдиху/видиху. Схема виконання досліджень: Активний вдих – пасивний видих, кількість випробовуваних добровольців – 3 людини з числа розробників системи. В результаті отримані залежності виміряних значень змін потенціалів від частоти інжектіруемого струму для різних дихальних обсягів у трьох випробовуваних без патологій респіраторної функції і функції зовнішнього дихання. Отримані результати експериментальних досліджень показують, що існує залежність величини вимірювальних даних як від обсягу вдихуваного повітря, так і від частоти інжектіруемого струму. Дана особливість може бути використана для розробки ряду медичних пристроїв персоналізованого моніторингу функції легенів людини. Також виявлено, що існують частоти, на яких спостерігається максимальний розкид вимірювальних даних за результатами серії повторних дослідів. При цьому характер зміни вимірювальних даних ЕІТ при збільшенні обсягів вдихуваного повітря однаковий для всіх випробовуваних. Передбачається, що дана особливість також може бути використана для підвищення ступеня персоналізації ЕІТ

Біографія автора

Grayr Aleksanyan, Platov South-Russian State Polytechnic University (NPI)

PhD

Department Information and Measurement Systems and Technologie

Посилання

  1. Pekker, Ya. S., Brazovskiy, K. S., Usov, V. N. (2004). Electrical impedance tomography. Tomsk: NTL, 192.
  2. Bachmann, M. C., Morais, C., Bugedo, G., Bruhn, A., Morales, A., Borges, J. B. et. al. (2018). Electrical impedance tomography in acute respiratory distress syndrome. Critical Care, 22 (1). doi: https://doi.org/10.1186/s13054-018-2195-6
  3. Brabant, O., Crivellari, B., Hosgood, G., Raisis, A., Waldmann, A. D., Auer, U. et. al. (2021). Effects of PEEP on the relationship between tidal volume and total impedance change measured via electrical impedance tomography (EIT). Journal of Clinical Monitoring and Computing. doi: https://doi.org/10.1007/s10877-021-00651-x
  4. Lobo, B., Hermosa, C., Abella, A., Gordo, F. (2018). Electrical impedance tomography. Annals of Translational Medicine, 6 (2), 26. doi: https://doi.org/10.21037/atm.2017.12.06
  5. Frerichs, I., Amato, M. B. P., van Kaam, A. H., Tingay, D. G., Zhao, Z. et. al. (2016). Chest electrical impedance tomography examination, data analysis, terminology, clinical use and recommendations: consensus statement of the TRanslational EIT developmeNt stuDy group. Thorax, 72 (1), 83–93. doi: https://doi.org/10.1136/thoraxjnl-2016-208357
  6. Crivellari, B., Raisis, A., Hosgood, G., Waldmann, A. D., Murphy, D., Mosing, M. (2021). Use of Electrical Impedance Tomography (EIT) to Estimate Tidal Volume in Anaesthetized Horses Undergoing Elective Surgery. Animals, 11 (5), 1350. doi: https://doi.org/10.3390/ani11051350
  7. Lee, M. H., Jang, G. Y., Kim, Y. E., Yoo, P. J., Wi, H., Oh, T. I., Woo, E. J. (2018). Portable multi-parameter electrical impedance tomography for sleep apnea and hypoventilation monitoring: feasibility study. Physiological Measurement, 39 (12), 124004. doi: https://doi.org/10.1088/1361-6579/aaf271
  8. Tomicic, V., Cornejo, R. (2019). Lung monitoring with electrical impedance tomography: technical considerations and clinical applications. Journal of Thoracic Disease, 11 (7), 3122–3135. doi: https://doi.org/10.21037/jtd.2019.06.27
  9. Longhini, F., Maugeri, J., Andreoni, C., Ronco, C., Bruni, A., Garofalo, E. et. al. (2019). Electrical impedance tomography during spontaneous breathing trials and after extubation in critically ill patients at high risk for extubation failure: a multicenter observational study. Annals of Intensive Care, 9 (1). doi: https://doi.org/10.1186/s13613-019-0565-0
  10. Aleksanyan, G. K., Shcherbakov, I. D., Kucher, A. I. (2017). Feature research of using current source in 2-dimensional and 3-dimensional multifrequency electrical impedance tomography devices. Journal of Engineering and Applied Sciences, 12 (3), 587–592. Available at: http://docsdrive.com/pdfs/medwelljournals/jeasci/2017/587-592.pdf

##submission.downloads##

Опубліковано

2021-10-31

Як цитувати

Aleksanyan, G. (2021). Експериментальні залежності вимірювальних даних від обсягів вдихуваного повітря при багаточастотної електроімпедансної томографії. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5(5 (113), 39–50. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.241769

Номер

Розділ

Прикладна фізика