Erschwinglich, tragbar und selbständig

Jun 10, 2023

Wissenschaftliche Berichte Band 12, Artikelnummer: 20613 (2022) Diesen Artikel zitieren

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Details zu den Metriken

Die Zugänglichkeit diagnostischer Screening- und Behandlungsüberwachungsgeräte für Atemwegserkrankungen ist von entscheidender Bedeutung für die Förderung der Gesundheitsversorgung und die Reduzierung plötzlicher Komplikationen und Mortalität. Die Spirometrie ist der Standard zur Diagnose und Überwachung verschiedener Lungenerkrankungen. Es fehlen jedoch die regionalen Beurteilungsmöglichkeiten, die zur Erkennung subtiler regionaler Veränderungen bei bestimmten Krankheiten erforderlich sind. Außerdem sind anspruchsvolle Atemmanöver erforderlich, die für ältere Menschen, Kinder und erkrankte Patienten schwierig sind. Hier haben wir ein erschwingliches, tragbares und selbstverwaltbares System zur elektrischen Impedanztomographie (EIT) für die Lungenfunktionsbeurteilung und Telemedizin zu Hause entwickelt. Durch gleichzeitige EIT-Spirometrieversuche an gesunden Probanden haben wir gezeigt, dass unser Gerät Spirometrieindikatoren über einen weiten Bereich vorhersagen und eine regionale Zuordnung dieser Indikatoren ermöglichen kann. Wir haben ein nahezu müheloses Atemparadigma weiterentwickelt und es durch Längsüberwachung eines aufgrund von COVID-19 entlassenen Probanden und zweier gesunder Kontrollpersonen getestet. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass das Paradigma eine anfängliche Verschlechterung, gefolgt von einer Genesung, erkennen kann. Insgesamt kann das EIT-System für die Lungenfunktionsuntersuchung und -überwachung sowohl zu Hause als auch in Kliniken umfassend eingesetzt werden.

Atemwegserkrankungen zählen weltweit zu den dreißig häufigsten Ursachen schwerer Erkrankungen und Todesfälle1. Das diagnostische Screening und die kontinuierliche Überwachung dieser Krankheiten sind von entscheidender Bedeutung für die Verbesserung der Gesundheitsversorgung der Patienten und die Reduzierung plötzlicher Komplikationen und Mortalität. Während das Screening und die Überwachung zu Hause eine praktische und kostengünstige Möglichkeit zur Linderung der mit dieser Krankheit verbundenen Belastung darstellen2,3,4, wird ihre Wirksamkeit häufig aufgrund des Mangels an selbstverabreichbaren, zu Hause durchgeführten und standardmäßigen medizinischen Instrumenten in Frage gestellt5, 6.

Bis heute ist die Spirometrie7 die Standardbeurteilung der Lungenfunktion, um die Gesamtaerodynamik zu bewerten sowie verschiedene Erkrankungen, einschließlich COVID-198, zu identifizieren und zu überwachen. Der Spirometrie fehlt jedoch die Fähigkeit zur regionalen Beurteilung, die für die Erkennung, Beurteilung und Überwachung regionaler Veränderungen bei bestimmten Lungenerkrankungen erforderlich ist, wie z. B. chronisch obstruktive Lungenerkrankung (COPD)9 und potenziell langes COVID-1910. Beispielsweise wurden bei der Spirometrie 10,4 % der Patienten mit COPD, die ein erhebliches Emphysem hatten, nicht erfasst9. Darüber hinaus wiesen nur 9 % der aufgrund von COVID-19 entlassenen Patienten 10 Monate nach der Entlassung keine verbleibenden Auffälligkeiten in der Computertomographie (CT) der Lunge auf, obwohl die Spirometrie-Indizes alle normal waren10. Diese Studien verdeutlichen die Notwendigkeit einer regionalen Beurteilung der Lungenfunktionen.

Die regionale Lungenfunktion wird typischerweise durch CT, hyperpolarisierte Magnetresonanztomographie (MRT) oder nukleare Bildgebungsverfahren beurteilt11. Allerdings sind diese Techniken in der Regel kostspielig und haben eine schlechte zeitliche Auflösung, was für die Überwachung der Lungenfunktion möglicherweise nicht ideal ist. Die elektrische Impedanztomographie12,13 (EIT) ist eine zunehmend eingesetzte strahlungsfreie und nicht-invasive biomedizinische Bildgebungstechnik zur Überwachung der Lungenfunktion, insbesondere bei Säuglingen auf Intensivstationen14,15. Obwohl EIT eine geringe räumliche Auflösung aufweist, eignet sich die hohe zeitliche Auflösung für Lungenfunktionstests. Daher wurden in jüngster Zeit Forschungsanstrengungen unternommen, um einen Zusammenhang zwischen EIT und Standard-Lungenfunktionsmessungen herzustellen, um die Interpretierbarkeit der EIT-Ergebnisse zu erleichtern. Beispielsweise wurde in einer früheren Studie ein parametrisches Modell der Beziehung zwischen Lungenvolumenänderung, EIT-Leitfähigkeitsänderung und anthropometrischen Informationen entwickelt16. Allerdings wandten sie keine Standard-Spirometrie-Atemmanöver an, sodass unklar bleibt, ob EIT Spirometrie-Indikatoren direkt widerspiegeln kann. In jüngerer Zeit wurde dieser Zusammenhang untersucht17, allerdings ist eine subjektbezogene Kalibrierung erforderlich, um die Vorhersage von Spirometrieindikatoren aus EIT zu ermöglichen. Insgesamt muss die Verwendung von EIT als eigenständige Methode zur Vorhersage standardmäßiger Lungenfunktions-Spirometrieindikatoren noch nachgewiesen werden.

Trotz der jüngsten Fortschritte in der Elektronik, die die Entwicklung tragbarer EIT-Geräte ermöglicht haben18,19, bleiben kommerzielle EIT-Systeme teuer und sperrig und erfordern die Bedienung und Interpretation durch Ärzte13. Daher ist die breite Verwendbarkeit von EIT-Systemen für das diagnostische Screening von Lungenerkrankungen und telemedizinische Anwendungen zur Überwachung von Lungenfunktionen sowohl im häuslichen als auch im klinischen Umfeld immer noch eingeschränkt. Hier haben wir ein erschwingliches, tragbares und selbstverwaltbares EIT-System entworfen und implementiert und dessen Verbindung zur Standard-Spirometrie hergestellt. Unser tragbares EIT-System kann nicht nur als eigenständiges Gerät zur Vorhersage globaler Spirometrieindikatoren ohne subjektbezogene Kalibrierung verwendet werden (ein Vorteil gegenüber bestehenden EIT-Systemen), sondern bietet auch eine regionale Kartierung dieser Indikatoren (ein Vorteil gegenüber der Spirometrie). Da die Spirometrie außerdem erfordert, dass Probanden eine Reihe von Manövern korrekt ausführen, was für ältere Menschen, Kinder und Patienten mit schweren Lungenbeeinträchtigungen schwierig ist, haben wir ein neuartiges, nahezu müheloses geführtes Atemparadigma für die Beurteilung der Lungenfunktion zu Hause entwickelt. Wir haben gezeigt, dass dieses Paradigma globale und regionale Lungenfunktionen bei gesunden Probanden widerspiegeln kann. Wir haben das Paradigma weiter bewertet, indem wir eine mit COVID-19 entlassene Person und zwei Kontrollpersonen in Längsrichtung überwacht haben. Die Ergebnisse deuten auf eine anfängliche Verschlechterung und anschließende Genesung bei der mit COVID-19 entlassenen Person hin. Es ist zu beachten, dass das vorgeschlagene nahezu mühelose Atemparadigma nicht dazu gedacht ist, das Spirometrie-Paradigma zu ersetzen. Stattdessen kann es als Alternative für Screening und Überwachung verwendet werden, was im Vergleich zum Goldstandard-Spirometrie-Paradigma einfacher sein dürfte, da es von den Probanden verlangt, eine Reihe von Manövern korrekt durchzuführen.

Um das Screening und Monitoring zu Hause zu unterstützen, haben wir das EIT-System unter Berücksichtigung der Portabilität, Selbstverwaltbarkeit und Kosteneffizienz entwickelt. Wir haben eine handtellergroße und leichte Konsole mit Abmessungen von 15,2 × 11,0 × 4,4 cm3 und < 300 g entwickelt (Abb. 1A). Die tragbare Konsole funktioniert zusammen mit einem wiederverwendbaren und desinfizierbaren 16-Kanal-Elektrodengürtel (Abb. 1A), einer mobilen App-Schnittstelle und einer cloudbasierten Verarbeitungspipeline. Die Portabilitätsfunktion wird durch die Integration eines Energie- und Batteriemanagementmoduls unterstützt, das den Betrieb des gesamten Systems mit einer konstanten Stromversorgung von 3,3 V ermöglicht und somit entweder über eine Steckdose oder einen Li-Ionen-Akku betrieben werden kann. Beachten Sie, dass mehrere EIT-Systeme20,21,22 eine höhere Stromversorgung im Bereich von ± 5 V (insgesamt 10 V) bis ± 15 V (insgesamt 30 V) erfordern. Um die Portabilität dieser Systeme zu ermöglichen, müssen mehrere Batterien verwendet werden, was teurer ist und zusätzliche Herausforderungen bei der Kühlung des Systems und der Erfüllung der Vorschriften der International Electrotechnical Commission (IEC) mit sich bringt. Das entwickelte System gewährleistet außerdem die Sicherheit der Benutzer, indem es die erzeugte Stromamplitude gemäß den von der IEC herausgegebenen Richtlinien für medizinische Geräte auf bis zu 1 mApp begrenzt (Konsolendetails siehe ergänzende Abbildung S1 und Online-Methoden). Das entwickelte System kann durch eine dreifach verschachtelte ADC-Methode (fps) eine flexible Bildrate von bis zu 50 Bildern pro Sekunde erreichen und ermöglicht so die Erkennung hochfrequenter Leitfähigkeitsänderungen, wie sie beispielsweise während der erzwungenen Ausatmung in Spirometrietests auftreten (weitere Einzelheiten unter Online-Methoden). Der Elektrodengürtel besteht aus einem elastischen Silikonband mit sechzehn gleichmäßig verteilten Einweg-Kohlenstoff-Gel-Elektroden und ist in Größen von 65 bis 120 cm Länge mit einem Erweiterungsbereich von 10 % seiner ursprünglichen Länge erhältlich, um Unterschiede im Brustumfang zwischen Bevölkerungsgruppen und verschiedene Atemmanöver auszugleichen . Es wird empfohlen, die Gel-Elektroden jedes Mal nach jedem Gebrauch auszutauschen, um die beste Leistung zu gewährleisten. Die Selbstverwaltbarkeitsfunktion wird durch eine mobile App unterstützt, die Benutzer dazu anleitet, die Konsole anzuschließen (siehe Zusatzanleitung zum Anschließen an die Konsole) und den Elektrodengürtel zu tragen (siehe Zusatzanleitung zum Tragen des Lungengürtels) und Benutzer anweist, Atemparadigmen durchzuführen (Ergänzende Anleitung zur Durchführung des Lungentests und ergänzende Abbildung S2). Die erfassten Daten können entweder in einer cloudbasierten Verarbeitungspipeline oder über eine Desktop-Anwendung verarbeitet werden. Die erfassten Rohdaten werden entrauscht, dann werden die Zeitdifferenz-EIT-Bilder rekonstruiert und verarbeitet, um Funktionskarten zu erstellen, in denen die von EIT abgeleiteten Indikatoren weiter extrahiert werden (ergänzende Abbildung S3). Die optimierte Datenverarbeitung über einen Desktop oder eine cloudbasierte Anwendung ermöglicht die Online- und Offline-Nutzbarkeit des Geräts und minimiert gleichzeitig die zusätzlichen Kosten für die Optimierung der Rechenleistung der Konsole.

Das tragbare EIT-System und seine Datenverarbeitungspipelines extrahieren Leitfähigkeits-Zeit-Kurven, die stark mit den Volumen-Zeit-Kurven unter verschiedenen Atemparadigmen korrelieren. (A) Das EIT-System besteht aus einer tragbaren Konsole, einem Elektrodengürtel, einer mobilen App-Schnittstelle und einer cloudbasierten Verarbeitungspipeline. Zuerst werden EIT-Rohdaten erfasst, gefolgt von Rauschunterdrückung, Zeitdifferenz-EIT-Bildrekonstruktion und Extraktion globaler Leitfähigkeitswellenformen. (B) Gleichzeitige EIT und Spirometrie wurden mit vier verschiedenen Atemparadigmen angewendet, einschließlich einer Kombination aus Einatmen mit voller oder mittlerer Kapazität und schnellem oder langsamem Ausatmen. (C) Der Mittelwert (± Standardfehler) der extrahierten globalen Leitfähigkeits-Zeit-Kurve und der Volumen-Zeit-Kurve stimmen überein, wie aus den Balkendiagrammen des Pearson-Korrelationskoeffizienten (PCC; ± Standardfehler) hervorgeht, der für die Volumensegmente 0- berechnet wurde. 1L, 1-2L, 2-3L und 3-4L. Die Zeichnungen des Elektrodengürtels und der tragbaren EIT-Konsole wurden mit Dassault Systemes Solidworks 2020, Luxion Keyshot 9 und Adobe Photoshop CC 2019 erstellt. Die Zeichnungen der Dummy-Person und des Spirometers wurden mit Adobe Illustrator 2021 erstellt.

Damit unser EIT-System von der umfangreichen Literatur zur Spirometrie profitieren kann, wollten wir den Zusammenhang zwischen der durch EIT gemessenen Leitfähigkeitsänderung und der durch Spirometer gemessenen Volumenänderung herstellen. Zu diesem Zweck haben wir EIT und Spirometrie (MIR Spirobank) gleichzeitig auf vierzehn gesunde Probanden unterschiedlichen Alters, unterschiedlicher Größe, unterschiedlichen Gewichts und ethnischer Zugehörigkeit angewendet und den FVC vorhergesagt (demografische und anthropometrische Details finden Sie in der Ergänzungstabelle S1). Der vorhergesagte FVC der ausgewählten Probanden liegt zwischen 3,25 und 5,5 l mit einem Mittelwert von 4,5 l und einer Standardabweichung von 0,8 l, berechnet aus der National Health and Nutrition Survey (NHANES) III23. Sofern nicht anders angegeben, führten alle Probanden in dieser Arbeit die Tests im Stehen durch und legten den Gürtel am Brustkorb um die T4- und T5-Wirbel an, d. h. bei Männern direkt unter den Brustwarzen und bei Frauen direkt unter der Brust. Jeder Proband führte mindestens fünf Wiederholungen der vier in Abb. 1B gezeigten individuellen Atemparadigmen durch, die mit (1) vollständiges Einatmen und schnelles Ausatmen, (2) vollständiges Einatmen und langsames Ausatmen, (3) mittleres Einatmen und schnelles Ausatmen bezeichnet sind; und (4) mittleres Einatmen und langsames Ausatmen. Beachten Sie, dass das erste Paradigma, also vollständiges Einatmen und schnelles Ausatmen, das Standard-Atmungsparadigma der Spirometrie ist. Diese Paradigmen wurden ausgewählt, um ein breites Spektrum an Durchfluss- und Volumenänderungen verschiedener Probanden zu simulieren (Details siehe Online-Methoden).

Die mit EIT gemessenen globalen Leitfähigkeitswellenformen und die mit Spirometer während des mittleren Ausatmungsabschnitts gemessenen Volumen-Zeit-Wellenformen werden extrahiert und in Abb. 1C dargestellt. Die Volumen- und Leitfähigkeitskurven ändern sich qualitativ für alle Atemmodi in ähnlicher Weise. Der Pearson-Korrelationskoeffizient (PCC), der zwischen Volumen und Leitfähigkeit für die Volumensegmente 0–1 L (L), 1–2 L, 2–3 L und 3–4 L für jeden einzelnen Test berechnet wird, ist größer als 0,8 (p < 0,001). , Abb. 1C), was bestätigt, dass EIT Leitfähigkeitsänderungen synchron mit Volumenänderungen erfassen kann.

Die Streudiagramme zwischen den Leitfähigkeits- und Volumenänderungen für verschiedene Probanden sind in Abb. 2A dargestellt. Die Beziehung zwischen Leitfähigkeit und Volumen ist linear mit einem durchschnittlichen PCC von 0,89 ± 0,02 (p < 0,001) für alle Probanden. Eine einfache lineare Regression wird durchgeführt, um die beste Anpassungslinie zu erhalten, die das Volumen aus der Leitfähigkeit bei verschiedenen Probanden vorhersagt. Beachten Sie, dass die Steigungen der Best-Fit-Linien für jedes Subjekt unterschiedlich sind (Abb. 2B), was bedeutet, dass die Volumenänderung nicht ausschließlich mit der Leitfähigkeitsänderung für verschiedene Subjekte erklärt werden kann (PCC = 0,52). Die Korrelation zwischen der Steigung und dem Achsenabschnitt sowie den Anthropometriedaten der Probanden wie Alter, Geschlecht, Größe, Gewicht, Gewicht-Höhe-Verhältnis (\(\mathrm{W}/\mathrm{H}\)) und Brustumfang (Brust) sind ausgewertet und in Abb. 2C und der ergänzenden Abbildung S4 dargestellt, die zeigt, dass die Steigung eine starke Korrelation mit dem Gewicht, dem Gewichts-Höhe-Verhältnis und dem Brustumfang aufweist (PCC > 0,8; p < 0,001). Dies bedeutet, dass Probanden mit größerem Gewicht/Größe und/oder Brustumfang eine größere Steigung aufweisen und daher bei diesen Probanden eine geringere Änderung der Leitfähigkeit mit einer größeren Änderung des Volumens einhergeht. Da sowohl Gewicht/Größe als auch Brustumfang proportional zum Volumen des leitfähigen Mediums sind, ist der Widerstand umso größer und die Leitfähigkeitsänderung umso langsamer, je größer diese Mengen sind. Daher werden neben der Leitfähigkeit auch das Gewicht/die Körpergröße und der Brustumfang verwendet, um ein Regressionsmodell zur Vorhersage des Volumens zu trainieren. Das gesuchte Modell sollte eine B/H- und brustabhängige Neigung aufweisen. Dies entspricht einem linearen Regressionsmodell mit abhängigen Variablen, zu denen Produktterme aus anthropometrischen Parametern und Leitfähigkeit gehören. Da das W/H-Verhältnis stark mit dem Gewicht korreliert (PCC > 0,98; p < 0,001), wurde das Gewicht nicht einbezogen, um Multikollinearität zu vermeiden.

Mit der anthropometrischen Korrektur kann das entwickelte EIT-System als eigenständiges Gerät verwendet werden, um Änderungen des Lungenvolumens im Laufe der Zeit vorherzusagen. (A) Globale EIT-Leitfähigkeits-Zeit-Kurven korrelieren signifikant mit Volumen-Zeit-Kurven für einzelne Probanden. Diese weisen darauf hin, dass die Beziehung zwischen Leitfähigkeit und Volumen quasilinear und subjektabhängig ist. (B) Die Beziehung zwischen Leitfähigkeits-Zeit-Kurven und Volumen-Zeit-Kurven ist subjektabhängig. (C) Die Korrelationsmatrix zwischen Steigung, Achsenabschnitt und Anthropometrie der Probanden zeigt, dass die Steigung stark mit dem Gewicht-Höhe-Verhältnis (W/H) und dem Brustumfang (Chest) korreliert. (D) Die mithilfe von EIT und der Anthropometrie der Probanden vorhergesagten Volumen-Zeit-Kurven korrelieren stark mit den gemessenen Volumen-Zeit-Kurven. Die Trainings- und Testproben sind in der ergänzenden Abbildung S5 (E) dargestellt. Der Mittelwert (± Standardfehler) der vorhergesagten Volumen-Zeit-Kurven stimmt mit dem Mittelwert (± Standardfehler) der gemessenen Volumen-Zeit-Kurven für alle Atemanstrengungen überein wie durch die Balkendiagramme des Pearson-Korrelationskoeffizienten (PCC; ± Standardfehler) gezeigt, der für die Volumensegmente 0-1L, 1-2L, 2-3L und 3-4L berechnet wurde.

Um sicherzustellen, dass das Regressionsmodell in der Lage ist, auf unbekannte Daten von Probanden mit unterschiedlichen Anthropometrien zu verallgemeinern und die Modellleistung fair zu bewerten, werden die Daten in Trainings- und Teststichproben aufgeteilt. Die Teststichproben werden durch zufälligen Ausschluss aller Daten von zwei Probanden und weiterer 10 % der Daten der übrigen Probanden gewonnen. Die Trainingsbeispiele sind die restlichen Daten. Beachten Sie, dass der Anteil der Testproben 24 % der Gesamtproben beträgt. Das vorhergesagte Volumen und das gemessene Volumen korrelieren signifikant (Abb. 2D, ergänzende Abbildung S5) sowohl für das Training (PCC = 0,89; p < 0,001) als auch für Testproben (PCC = 0,8; p < 0,001). Der normalisierte quadratische Mittelfehler (NRMSE) des vorhergesagten Volumens beträgt 10,4 % bzw. 13,4 % für die Trainings- und Teststichproben. Diese Fehler liegen in der gleichen Größenordnung wie in früheren Studien16. Dies zeigt, dass das entwickelte Regressionsmodell das Volumen aus der Leitfähigkeit und der Anthropometrie für einen weiten Dynamikbereich und für verschiedene Probanden unterschiedlicher Anthropometrie vorhersagen kann. Das vorhergesagte Volumen über die Zeit für unterschiedliche Anstrengungsniveaus stimmt mit dem gemessenen Volumen überein (Abb. 2E, PCC > 0,8; p < 0,001 für alle Volumensegmente).

Aus diagnostischer Sicht gelten Spirometrieindikatoren als Goldstandard und sind der am weitesten verbreitete diagnostische Test für Asthma, chronisch obstruktive Lungenerkrankung (COPD) und andere obstruktive oder restriktive Lungenerkrankungen24. Die am häufigsten verwendeten Spirometrieindikatoren sind forcierte Vitalkapazität (FVC), forciertes Exspirationsvolumen in 1 s (FEV1), FEV1/FVC-Verhältnis, maximaler exspiratorischer Fluss (PEF) und forcierter exspiratorischer Fluss bei 25–75 % der forcierten Vitalkapazität (FEF25). –75 %). Daher ist es wichtig sicherzustellen, dass unser EIT-Gerät diese Indikatoren vorhersagen kann. Da nicht alle individuellen Atemparadigmen eine erzwungene Ausatmung mit voller Anstrengung beinhalten, werden diese Indikatoren als maximales aktiviertes Volumen (MVE), ausgeatmetes Volumen in 1 s (EV1), EV1/MVE-Verhältnis, maximaler exspiratorischer Fluss (MEF) und exspiratorischer Fluss bei bezeichnet 25–75 % des maximalen Volumens aktiviert (EF25–75 %), entsprechend FVC, FEV1, FEV1/FVC, PEF bzw. FEF25–75 %. Diese vom EIT abgeleiteten Indikatoren werden wie folgt berechnet (Abb. 3A). MVE wird durch die Differenz zwischen den maximalen und minimalen vorhergesagten Volumenänderungen ermittelt; EV1 ist die Änderung des vorhergesagten Volumens innerhalb der ersten Sekunde nach Beginn der Ausatmung; EV1/MVE ist das Verhältnis von EV1 und MVE; MEF ist der Maximalwert der zeitlichen Ableitung der vorhergesagten Volumenkurve; und EF25-75 % ist der Durchschnitt der zeitlichen Ableitung des vorhergesagten Volumens während des Ablaufs von 25 % MVE auf 75 % MVE. Die Streudiagramme in Abb. 3B zeigen die von unserem EIT-Gerät vorhergesagten Spirometrieindikatoren im Vergleich zu den gemessenen Spirometrieindikatoren. Alle mit unserem Gerät vorhergesagten Indikatoren korrelieren signifikant mit den Spirometrieindikatoren (PCC > 0,7; p < 0,001; Online-Methoden, Ergänzungstabelle S2).

Die mit dem EIT-Gerät vorhergesagten Spirometrieindikatoren korrelieren erheblich mit den Indikatoren eines Standard-Spirometers, was die Fähigkeit des entwickelten EIT-Systems zeigt, Standard-Lungenfunktionsindikatoren abzuleiten. (A) Darstellung der Methode zur Berechnung der Spirometrie-Indikatoren7 (B) EIT-abgeleitete Indikatoren korrelieren in einem weiten Dynamikbereich sowohl für Trainings- als auch für Testproben signifikant mit Spirometrie-Indikatoren, was zeigt, dass das Gerät über Standard-Spirometriefunktionen verfügt. Abkürzungen: Maximales aktiviertes Volumen (MVE), ausgeatmetes Volumen in 1 s (EV1), maximaler exspiratorischer Fluss (MEF), exspiratorischer Fluss bei 25–75 % des maximal aktivierten Volumens (EF25–75 %).

Die gleichen Indikatoren MVE, EV1, EV1/MVE, MEF und EF25-75 % werden auch auf Voxelebene (Funktionskarten) berechnet. Indikatoren bei Voxeln mit geringer Korrelation zur globalen Wellenform und kleiner Amplitude werden auf Null gesetzt, um das Rauschen in den Funktionskarten zu reduzieren (Abb. 4A). Die linken und rechten Lungencluster werden weiter in hintere und vordere Abschnitte unterteilt (d. h. anterior links (AL), posterior links (PL), anterior rechts (AR) und posterior rechts (PR)), in denen die Indikatoren bewertet werden. Die gemittelten Funktionskarten jedes EIT-abgeleiteten Indikators aus allen Atemparadigmen sind in Abb. 4B dargestellt. Alle von EIT abgeleiteten Indikatoren, die aus vier ROIs extrahiert wurden (Abb. 4C), zeigten einen ähnlichen Trend wie der globale Trend, d. h. der MVE ist in Paradigmen mit Einatmen mit voller Kapazität höher (p < 0,001), der EV1 ist bei Einatmen mit voller Kapazität und schnellem Einatmen am höchsten Ausatmen (p < 0,001) und am niedrigsten beim Einatmen mit halber Kapazität und langsamem Ausatmen (p < 0,001), das EV1/MVE-Verhältnis ist in Paradigmen mit schnellem Ausatmen höher (p < 0,001), der MEF ist beim Einatmen mit voller Kapazität und schnellem Ausatmen am höchsten Ausatmen (p < 0,001) und am niedrigsten beim Einatmen mit halber Kapazität und langsamem Ausatmen (p < 0,001), und der EF25-75 % ist am höchsten beim Einatmen mit voller Kapazität und schnellem Ausatmen (p < 0,001) und am niedrigsten bei langsamem Ausatmen (S < 0,001).

EIT-abgeleitete Funktionskarten und regionale EIT-abgeleitete Indikatoren stimmten mit den vier entsprechenden Atemparadigmen überein, die die Kombination aus Einatmen mit voller oder mittlerer Kapazität und schnellem oder langsamem Ausatmen darstellen. (A) Funktionskarten werden durch Auswertung der EIT-Indikatoren aus den voxelweisen Wellenformen erhalten, aus denen die Regionen von Interesse (ROIs) abgeleitet werden, einschließlich anterior links (AL), posterior links (PL), anterior rechts (AR) und posterior rechts (PR). (B) Es wurden gemittelte Funktionskarten berechnet, die eine regionale Beurteilung der Lungenfunktion ermöglichen. (C) Alle regionalen Indikatoren folgten einem ähnlichen Trend, d. h. der MVE ist bei Paradigmen mit Einatmen mit voller Kapazität höher, der EV1 ist bei Einatmen mit voller Kapazität und schnellem Ausatmen am höchsten und am niedrigsten bei Einatmen mit halber Kapazität und langsamem Ausatmen, dem EV1/MVE Das Verhältnis ist in Paradigmen mit schnellem Ausatmen höher, der MEF ist beim Einatmen mit voller Kapazität und schnellem Ausatmen am höchsten und am niedrigsten bei Einatmen mit halber Kapazität und langsamem Ausatmen, und der EF25-75 % ist beim Einatmen mit voller Kapazität und schnellem Ausatmen am höchsten und am niedrigsten bei langsam ausatmen. *p < 0,05, **p < 0,01, ***p < 0,001. Fehlerbalken geben ± Standardfehler des Mittelwerts an. Abkürzungen: Maximales aktiviertes Volumen (MVE), ausgeatmetes Volumen in 1 s (EV1), maximaler exspiratorischer Fluss (MEF), exspiratorischer Fluss bei 25–75 % des maximal aktivierten Volumens (EF25–75 %).

Wir haben ein neuartiges geführtes Atemparadigma weiterentwickelt, das aus einem periodischen Ein- und Ausatmen mit 12 Atemzügen pro Minute (bpm) (Abb. 5A) und der entsprechenden Verarbeitungspipeline besteht (siehe Online-Methoden). Die Wahl einer relativ langsamen Atemfrequenz (typischer Bereich: 12–20 Schläge pro Minute25) dient dazu, eine gewisse Atemherausforderung zu erzwingen. Das bedeutet, dass ein normaler Proband bei dieser Übung bei jedem Zyklus eine größere Luftmenge einatmen würde. Insgesamt neun Probanden unterschiedlichen Alters, unterschiedlicher Größe, unterschiedlichen Gewichts, ethnischer Zugehörigkeit und vorhergesagter FVC führten mehr als vier Wiederholungen der geführten Atmung durch (demografische und anthropometrische Details finden Sie in der Ergänzungstabelle S3). Die Probanden wurden angewiesen, sowohl tiefe als auch flache Atemmodi durchzuführen, um die funktionellen Unterschiede zu charakterisieren. Von jedem Probanden und jeder Wiederholung haben wir die Amplitudenkarten, die Gesamtamplitude, die Leitfähigkeits-Zeit-Kurve und die Frequenzspektren berechnet (siehe Online-Methoden). Alle Ergebnisse wurden vom größten subjektabhängigen Teilnehmer normalisiert, um die beiden Atemmodi genau zu vergleichen (siehe Online-Methoden). Wie erwartet zeigte der Tiefatmungsmodus im Vergleich zur Flachatmung eine höhere Amplitude (p <0,001, Abb. 5B und ergänzende Abbildung S6). Beachten Sie, dass die aktivierten Voxel für beide Atemtiefen nahezu gleich sind. Die Gesamtamplitude war bei tiefer Atmung höher (p < 0,001). Allerdings weist die rechte Lunge im Vergleich zur linken sowohl im flachen als auch im tiefen Atemmodus deutlich mehr aktivierte Voxel (p < 0,001) und eine deutlich höhere Gesamtamplitude (p < 0,001) auf, was wahrscheinlich auf die Positionierung des Herzens im linken Thorax zurückzuführen ist. Die normalisierte durchschnittliche Leitfähigkeit im rechten und linken Lungenlappen ist in Abb. 5B sowohl im Zeit- als auch im Frequenzbereich dargestellt. Die Ergebnisse zeigen, dass die Leitfähigkeitsschwankungen sowohl für die Lunge als auch für die Atemmodi einer periodischen Schwingung von zwölf Perioden pro Minute mit geringerer Amplitude für flache Atmung folgen. Diese Ergebnisse zeigten, dass dieses neuartige, nahezu mühelose Paradigma der geführten Atmung sowohl globale als auch regionale Veränderungen der Lungenfunktion widerspiegeln kann.

EIT mit einem neuartigen, nahezu mühelosen Paradigma der geführten Atmung kann globale und regionale Veränderungen der Lungenfunktion quantifizieren. (A) Das Paradigma ist ein periodisches Ein- und Ausatmungsmuster mit 12 Atemzügen pro Minute (bpm). (B) Flache und tiefe Atemmodi wurden angewendet, um die Empfindlichkeit dieser Methode zu beurteilen. Aktivierte Voxel und Gesamtamplitude wurden aus der linken und rechten Lunge extrahiert. Die rechte Lunge weist im Vergleich zur linken Lunge deutlich mehr aktivierte Voxel und eine deutlich höhere Gesamtamplitude auf. Die Amplitudenkarten, die Gesamtamplitude, die Leitfähigkeits-Zeit-Kurve und die Frequenzspektren zeigten bei tiefer Atmung eine höhere Amplitude als bei flacher Atmung, während aktivierte Voxel ähnlich blieben. ***p < 0,001. Fehlerbalken geben ± Standardfehler des Mittelwerts an. Abkürzungen: Arbiträre Einheit (au). Die Zeichnungen des Elektrodengürtels und der tragbaren EIT-Konsole wurden mit Dassault Systemes Solidworks 2020, Luxion Keyshot 9 und Adobe Photoshop CC 2019 erstellt. Die Zeichnungen der Dummy-Person wurden mit Adobe Illustrator 2021 erstellt.

Um die Systemleistung mit diesem neuartigen, nahezu mühelosen Paradigma weiter zu charakterisieren, wurde ein aufgrund einer COVID-19-Erkrankung entlassener Proband in Längsrichtung mit zwei gesunden Kontrollpersonen überwacht. Der COVID-Proband und die beiden gesunden Kontrollpersonen wurden so ausgewählt, dass sie alle Nichtraucher sind, keine bekannte Vorgeschichte von Herz- und/oder Lungenerkrankungen wie COPD, Asthma, unbehandelter Bronchitis oder Lungenentzündung haben und das gleiche Geschlecht haben (alle männlich). ), ähnliche vorhergesagte FVC (5,6 l (COVID), 5,3 l, 5,2 l), Alter (33 (COVID), 24, 28), Gewicht (79 kg (COVID), 75 kg, 58 kg) und Brustumfang ( 90 cm (COVID), 89 cm, 81 cm) (demografische, anthropometrische und klinische Details in der Ergänzungstabelle S4). Sowohl die aufgrund von COVID-19 entlassene Person als auch die beiden gesunden Kontrollpersonen führten die Tests im Stehen mit dem Lungengürtel um die T4- und T5-Wirbel durch und wurden angewiesen, dem Atemparadigma auf dem Bildschirm zu folgen (Abb. 5A), ohne spezifische Anweisungen zur Atemtiefe. Die gemittelte Amplitudenkarte verschiedener Versuche für die COVID-19-Probandin und die beiden Kontrollen ist in Abb. 6A zusammen mit den zugehörigen Indikatoren, einschließlich aktivierter Voxel, Gesamtamplitude und Variationskoeffizient (CV, siehe Online-Methoden), dargestellt. Der Variationskoeffizient ist ein Indikator für den Grad der Inhomogenität in verschiedenen Lungenregionen und hat sich in früheren Studien als Hinweis auf eine Lungenanomalie erwiesen26,27,28. Die aktivierten Voxel und die Gesamtamplitude für alle Probanden stimmen mit den Ergebnissen des geführten Atemexperiments mit variabler Tiefe überein, d. h. die rechte Lunge weist deutlich mehr aktivierte Voxel und eine deutlich höhere Gesamtamplitude auf (p < 0,001). Andererseits hatte die wegen COVID-19 entlassene Person einen höheren CV (p < 0,001), was auf eine Verschlechterung der Lungenfunktion schließen lässt.

EIT mit neuartigem Paradigma der geführten Atmung kann nahezu mühelos eine regionale Lungenverschlechterung erkennen, gefolgt von einer Genesung bei einem aufgrund von COVID-19 entlassenen Probanden. Die aufgrund von COVID-19 entlassene Person wurde zusammen mit zwei alters- und geschlechtsangepassten Kontrollpersonen in Längsrichtung überwacht (A). Die aufgrund von COVID-19 entlassene Person hatte einen höheren CV, was auf eine Verschlechterung der Lungenfunktion hindeutet. Beachten Sie, dass die rechte Lunge deutlich mehr aktivierte Voxel und eine deutlich höhere Gesamtamplitude aufweist. (B) Der CV nahm im Laufe der Zeit in der linken Lunge des aufgrund von COVID-19 entlassenen Probanden signifikant ab, was auf eine funktionelle Verschlechterung zu Beginn und anschließende Erholung hindeutet. (C) Die regionale Analyse konnte die Verschlechterung und Erholung im vorderen linken Lungenflügel weiter lokalisieren. *p < 0,05, **p < 0,01 und ***p < 0,001. Fehlerbalken geben ± Standardfehler des Mittelwerts an. Abkürzungen: Arbiträre Einheit (au); nicht signifikant (ns); Variationskoeffizient (CV).

Um die regionalen Lungenfunktionen weiter zu untersuchen, werden zeitliche Entwicklungen des CV der linken und rechten Lunge in Streudiagrammen dargestellt und linear regressiert (Abb. 6B). Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass der CV im Laufe der Zeit in der linken Lunge des aufgrund von COVID-19 entlassenen Probanden signifikant abnahm (p < 0,01) (Abb. 6B), was auf eine funktionelle Verschlechterung zu Beginn und anschließende Erholung hindeutet. Während bei den Kontrollen keine signifikanten Trends beobachtet wurden. Die zeitliche Entwicklung des CV wird weiter an der Vorder- und Rückseite der linken und rechten ROIs ausgewertet. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die potenzielle Verschlechterung und Erholung speziell im vorderen linken Lungenflügel aufgetreten ist (Abb. 6C). Da es sich um eine Einzelsubjekt-Fallstudie handelt, sind umfangreichere Tests erforderlich, um diese Schlussfolgerungen zu untermauern.

Hier haben wir ein selbstverabreichbares, tragbares und kostengünstiges EIT-System für den Heimgebrauch entworfen und entwickelt, ein nahezu müheloses Atemparadigma implementiert und seine Machbarkeit zur Beurteilung globaler und regionaler Lungenfunktionen im Längsschnitt demonstriert.

Wir haben das entwickelte tragbare EIT-System als eigenständiges Gerät zur Vorhersage von Standard-Spirometrieindikatoren validiert. Unsere Ergebnisse zeigten, dass das Volumen des Luftstroms durch die Lunge mithilfe von EIT und der Anthropometrie des Probanden ohne Kalibrierung vorhergesagt werden kann (PCC > 0,8; p < 0,001). Wir haben einen leichten Unterschied zwischen der EIT-Leitfähigkeits-Zeit-Kurve und der Spirometrie-Volumen-Zeit-Kurve beobachtet, möglicherweise aufgrund der Tatsache, dass der EIT-Bildgebungsschnitt nicht die gesamte Lunge darstellen kann (Ergänzende Abbildung S7), was in Zukunft mit 3D-EIT10 aufgeklärt werden könnte . Wir haben auch gezeigt, dass EIT Standard-Spirometrie-Indikatoren (PCC > 0,7; p < 0,001) ableiten kann, was es potenziell für das Screening, die Diagnose und die Überwachung obstruktiver und restriktiver Lungenerkrankungen geeignet macht und seine Einführung als Standard-Screening-Instrument zur Beurteilung der Lungenfunktion erleichtert . Darüber hinaus haben wir gezeigt, dass das System eine regionale funktionale Kartierung von Spirometrieindikatoren ermöglicht. Wir gehen davon aus, dass solche zusätzlichen räumlichen Informationen für die Beurteilung der regionalen Lungenfunktion von entscheidender Bedeutung wären, was für die Erkennung und Überwachung regionaler Veränderungen bei Lungenerkrankungen wie COPD von entscheidender Bedeutung sein kann. Zukünftige klinische Studien mit erkrankten Patienten wie COPD, Asthma und interstitieller Lungenerkrankung sind gerechtfertigt.

Um die Unsicherheiten des Geräts aufgrund der Variabilität der Gürtelposition, der Haltung des Probanden und der Wiederholung zu beurteilen, haben wir wiederholt gleichzeitige EIT- und Spirometriemessungen von zwei Probanden während der forcierten Atmung unterschiedlicher Anstrengungen durchgeführt. Der erste Proband führte die Tests durch, während er die Position des Elektrodengürtels und seine Körperhaltung variierte. Der Test zur Variabilität der Gurtposition wird durchgeführt, während die Testperson steht und der Gurt an vier verschiedenen Positionen platziert wird: (i) um die T4- und T5-Wirbel (angewiesene oder „normale“ Position), (ii) 1 cm darüber (d. h. um T4), (iii) 2 cm darunter (d. h. zwischen T5 und T6) und (iv) 5 cm darunter (d. h. zwischen T7 und T8)29. Der Haltungsvariabilitätstest wurde durchgeführt, während der Gurt in der angewiesenen Position angebracht war und die Testperson drei verschiedene Haltungen einnahm: (i) Stehen (angewiesene oder „normale“ Position), (ii) Sitzen, (iii) Liegen. Die Variabilität aufgrund des Wiederholungstests wird vom zweiten Probanden an zwei verschiedenen Tagen (Tag 1 und Tag 11) durchgeführt, während er mit dem Lungengürtel um die T4- und T5-Wirbel steht. Das Streudiagramm zum Vergleich der EIT-Indikatoren und der Spirometrie-Indikatoren ist in den ergänzenden Abbildungen S8, S9 und S10 dargestellt. Die von der angewiesenen Position oder Tag 1 erfassten Daten werden verwendet, um ein Regressionsmodell zu erstellen, um die Spirometrie-Indikatoren aus den EIT-Indikatoren vorherzusagen. Das Regressionsmodell wird dann auf die an anderen Bandpositionen oder Tagen erfassten Daten angewendet. Die NRMSE, die durch Variation des Gürtels von 1 cm nach oben bis 5 cm nach unten hervorgerufen werden, sind vergleichbar mit denen, die aus der Normalposition erhalten werden, wobei die größten Fehler aufgezeichnet werden, wenn der Gürtel 5 cm über der angewiesenen Position liegt (Ergänzungstabelle S3). Die NRMSE, die durch Variation der Körperhaltung des Probanden vom Stehen über Sitzen bis hin zum Liegen hervorgerufen werden, sind vergleichbar mit den größten Fehlern, die beim Liegen des Probanden aufgezeichnet wurden (Ergänzungstabelle S3). Schließlich sind die durch Wiederholung der Tests am 11. Tag hervorgerufenen NRMSE mit den Fehlern am 1. Tag vergleichbar, wobei die Fehler am 11. Tag größer sind (Ergänzungstabelle S3). Obwohl die Ergebnisse darauf hindeuten, dass die Vorhersage der Spirometrie-Indikatoren nicht stark durch kleine Fehler in der Gürtelposition, der Haltung des Probanden und der Wiederholung beeinflusst wird, sollte beachtet werden, dass die Fehler für diese Experimente an einem einzelnen Probanden ausgewertet wurden. Daher sind weitere Experimente erforderlich, um den durch diese Variabilitäten verursachten Fehler genau abzuschätzen. Abschließend ist zu beachten, dass auch eine Kompensation der durch die Gurtlage oder Probandenhaltung bedingten Fehler möglich ist16. Für die Entwicklung eines solchen Modells müssen Daten von mehreren Probanden erfasst werden, die für zukünftige Studien berücksichtigt werden.

Das neuartige, nahezu mühelose Paradigma der geführten Atmung reagiert sensibel auf unterschiedliche Atemanstrengungen und ermöglicht sowohl globale als auch regionale Lungenfunktionsbewertungen. Darüber hinaus zeigte die Längsschnittüberwachung des aufgrund von COVID-19 entlassenen Probanden, dass das EIT-System möglicherweise eine anfängliche Verschlechterung, gefolgt von einer Genesung, erkennen kann. Während sich die rekrutierten Probanden keinem Beatmungsinhomogenitätstest (VIH) oder CT-Scan unterzogen, um unsere Ergebnisse mit diesen Standardtests zu vergleichen, deuten andere Studien darauf hin, dass bei mehr als 40 % der COVID-19-Probanden Inhomogenität festgestellt wird30. Um diese Schlussfolgerungen zu untermauern, sind umfangreichere Tests mit COVID-19-Probanden erforderlich, da es sich lediglich um eine Fallstudie handelt. Die Wirksamkeit des geführten Atemparadigmas muss noch durch umfangreiche klinische Studien geklärt werden. Dennoch kann unser Gerät möglicherweise für die Längsschnittüberwachung der Genesung von COVID-19 nützlich sein. Tatsächlich kann eine vollständige Genesung von COVID-19 mehrere Monate dauern31,32. „Long COVID“ ist ein Begriff, der von Patienten entwickelt wurde, um die anhaltenden Symptome zu beschreiben, die noch lange nach einem ersten Anfall von COVID-19 auftreten. Zu den Symptomen gehören Kurzatmigkeit, Lungenstrukturschäden, abnormale Lungenfunktion usw. Mehrere Studien zeigten, dass mehr als 70 % Bei den entlassenen Patienten mit zwei negativen Tests im Abstand von 24 Stunden wurden bei hochauflösenden Computertomographie-Scans (HRCT) und Spirometrie Anomalien festgestellt33,34. Daher ist die Nachbehandlungsüberwachung von COVID und die Längsschnittüberwachung von Long-COVID wünschenswert, um übersehene oder versteckte Lungenfunktionsanomalien zu erfassen und so die Behandlungsergebnisse für den Patienten zu verbessern. Darüber hinaus können mit unserem EIT-Ansatz auch mehrere Atemwegserkrankungen untersucht werden, darunter COPD28,35, Asthma36 und akute Infektionen der unteren Atemwege37.

Einer der Hauptvorteile unseres entwickelten EIT-Systems ist seine hohe Zugänglichkeit, die für die Förderung der Ferngesundheitsversorgung von entscheidender Bedeutung ist. In jüngster Zeit, während der COVID-19-Pandemie, werden Telegesundheits- und Telemedizinanwendungen weltweit zunehmend nachgefragt38. Telemedizinische Anwendungen beziehen sich auf den Einsatz von Telekommunikations- und Informationstechnologie zur Bereitstellung eines Fernzugriffs auf Gesundheitsbeurteilung, Diagnose, Intervention und Beratung, um die distale klinische Beratung und Behandlungsüberwachung zu unterstützen39. Unsere EIT-Konsole und unser Silikongürtel verbessern nicht nur den Zugang zur Gesundheitsversorgung, sondern dienen auch als selbstverwaltbares tragbares Gerät mit detaillierter Anleitung über eine mobile App sowie cloudbasierter Datenverarbeitung und -speicherung in Echtzeit und ermöglichen medizinischem Fachpersonal eine Fernüberwachung, um den Gesundheitszustand der Patienten virtuell zu beurteilen und Behandlungsreaktionen. Im Vergleich zum herkömmlichen EIT-System ist unser tragbares EIT-System als erschwingliches Telemedizingerät konzipiert, das in großem Umfang für die Fernüberwachung von Patienten sowohl zu Hause als auch in der Klinik eingesetzt werden kann. Es ist wichtig zu beachten, dass ein großer Teil der Kosten der EIT-Systeme auf geschäftliche Entscheidungen und die medizinische Zulassung zurückzuführen sein kann. Indem das Gerät erschwinglich, tragbar und selbstverwaltbar gemacht wird, kann eine größere Anzahl von Geräten verkauft und somit die Kosten für die medizinische Zulassung pro Geräteeinheit gesenkt werden. Letztendlich kann das vorgeschlagene Gerät die Qualität der Gesundheitsversorgung von Patienten mit chronischen Lungenerkrankungen verbessern40,41, den mit der Vor-Ort-Überwachung verbundenen Zeit- und Kostenaufwand reduzieren4 und möglicherweise die Gesamtsterblichkeitsrate senken.

Neben dem Screening und der Überwachung von Lungenerkrankungen bietet das entwickelte tragbare EIT-System auch das Potenzial für das diagnostische Screening und die Behandlungsüberwachung chronischer Krankheiten an anderen Körperteilen wie Leber, Niere, Brust und Synovialgelenken zu Hause. Tatsächlich könnten die dielektrischen Eigenschaften (z. B. Bioimpedanz, Leitfähigkeit, Permittivität) zwischen gesunden und erkrankten Geweben bei verschiedenen Anregungsfrequenzen variieren42. Beispielsweise wurde gezeigt, dass die Leitfähigkeit menschlicher Ex-vivo-Lebertumorgewebe höher ist43, während in Lebersteatosegewebe von Ratten in vivo im Vergleich zu gesundem Lebergewebe eine niedrigere Leitfähigkeit44 und eine höhere Bioimpedanz45 festgestellt wurden. Außerdem könnte die Bioimpedanz menschlicher Nierentumorgewebe geringer sein, wenn in zwei kürzlich durchgeführten Ex-vivo-Nierenstudien Strom zwischen 200 kHz und 1 MHz angelegt wurde46,47. Darüber hinaus wurde gezeigt, dass ex vivo menschliches Brustkrebsgewebe eine geringere Bioimpedanz aufwies48, während in vivo menschliches Brustkrebsgewebe eine höhere Leitfähigkeit und Permittivität aufwies49. Synovialgelenke wie Handgelenke und Knie zeigten bei Patienten mit Karpaltunnelsyndrom eine geringere Bioimpedanz50 und bei Patienten mit Arthrose eine höhere Bioimpedanz51. Insgesamt gehen wir davon aus, dass unser tragbares EIT-System umfassend für das diagnostische Screening zu Hause und die Fernüberwachung der Behandlung mehrerer chronischer Krankheiten an verschiedenen Körperteilen anwendbar sein wird.

Repräsentative Datensätze (einschließlich Rohdaten, Zwischenschritte und Endergebnisse) und die Codes, die die Ergebnisse in diesem Manuskript unterstützen, sind nach Veröffentlichung unter https://drive.google.com/drive/folders/1eOxVvpp66FQmWZTWLYzmVsLdV2zjI_EI?usp=sharing verfügbar. Vollständige Datensätze sind auf begründete Anfrage beim entsprechenden Autor erhältlich.

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Die Autoren danken Dr. Luca Minciullo, Dr. Adrien Touboul und Herrn Omer Raza für die Datenanalyse, technische Unterstützung und aufschlussreichen Diskussionen; Frau Michelle Wan Chi Wong, Frau Winnie Cheuk Man Ho, Frau Brianna Gautama, Frau Venice Sin und Frau Wing Kiu Kristie Man für ihre Hilfe bei der Datenerfassung; Frau Charlotte Sit, Frau Emily Tang, Frau Sharon Leung, Herr Joan Calduch und Frau Michelle W. Chin für die Zeichnungen und das UI/UX-Design der mobilen App. Diese Forschung wurde vom Hong Kong Innovation Technology Fund (Public Sector Trial Scheme SST/279/20YP an Gense Technologies Ltd.) unterstützt.

Gense Technologies Ltd., Hongkong, China

Fedi Zouari, Wei Yi Oon, Dipyaman Modak, Wing Hang Lee, Eddie C. Wong und Russell W. Chan

Medizinische Abteilung, Queen Mary Hospital, Hongkong, China

Wang Chun Kwok & Terence Chi Chun Tam

Medizinische Fakultät, Medizinische Fakultät Li Ka Shing, Universität Hongkong, Hongkong, China

Wang Chun Kwok & Terence Chi Chun Tam

Abteilung für diagnostische Radiologie, Medizinische Fakultät Li Ka Shing, Universität Hongkong, Hongkong, China

Peng Cao

Fakultät für Elektrotechnik und Elektronik, Fakultät für Ingenieurwissenschaften, Universität Hongkong, Hongkong, China

Wei Yi Oon & Wei-Ning Lee

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FZ und WYO planten die Studie, entwarfen und implementierten die Verarbeitungspipeline, erfassten die Daten, analysierten und interpretierten die Daten und verfassten die Arbeit. DM und WHL haben die Hardware und Firmware entworfen und implementiert, das Papier kommentiert und bearbeitet. WCK, PC, WNL, TCCT und ECW waren an der ursprünglichen Planung der Studie beteiligt, analysierten und interpretierten die Daten und kommentierten und redigierten das Papier. RWC leitete und plante die Studie, entwickelte die Paradigmen, entwarf die Verarbeitungspipeline, analysierte und interpretierte die Daten und verfasste die Arbeit.

Korrespondenz mit Russell W. Chan.

FZ, WYO, WHL und DM sind Mitarbeiter von Gense Technologies Ltd. ECW ist ein Auftragnehmer von Gense Technologies Ltd. RWC ist Mitbegründer, Mitarbeiter und Anteilseigner von Gense Technologies Ltd. Die Autoren WCK, PC, WNL und TCCT keinen Interessenkonflikt haben.

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Nachdrucke und Genehmigungen

Zouari, F., Oon, WY, Modak, D. et al. Die kostengünstige, tragbare und selbstdurchführbare elektrische Impedanztomographie ermöglicht die globale und regionale Beurteilung der Lungenfunktion. Sci Rep 12, 20613 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-24330-2

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Eingegangen: 13. Mai 2022

Angenommen: 14. November 2022

Veröffentlicht: 30. November 2022

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-24330-2

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