換気MRIと比較した多呼吸ウォッシュアウトからの嚢胞性線維症患者における換気分布のモデルベースBayes推定【JST・京大機械翻訳】

Whitfield, C. A.; Horsley, A. R.; Jensen, O. E.; Horn, F. C.; Collier, G. J.; Smith, L. J.; Wild, J. M.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210873500246 整理番号：21P0285071

換気MRIと比較した多呼吸ウォッシュアウトからの嚢胞性線維症患者における換気分布のモデルベースBayes推定【JST・京大機械翻訳】

Model-based Bayesian inference of the ventilation distribution in patients with Cystic Fibrosis from multiple breath washout, with comparison to ventilation MRI

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発行年： 2022年04月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月11日
JST資料番号： O7002B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

背景:多重呼気ウォッシュアウト(MBW)からの換気不均一性(VH)の指標は,超分極ガス換気MRIに由来するVHインデックスと良く相関することが示されている。ここでは,数学モデルを用いたMBWデータからの換気分布の予測と,これらの予測と画像データとの比較を報告する。【方法】著者らは,肺における換気分布の計算機シミュレーションを開発し,3つのパラメータでMBW測定をモデル化した:VHの程度を決定する{sigma}V;V0,肺容積;およびVD,デッドスペース体積。これらを,近似Bayes計算を用い,嚢胞性線維症(CF)の25人の患者から記録した仰臥位MBWデータから各々の個人に対し推測した。適合モデルを用いて,同じ訪問から収集された3He換気MRI測定によって画像化されたガスの分布を予測した。結果:測定したMRIインデックス(I1/3,平均強度の1/3以下のピクセルの割合およびICV,ピクセル強度の変動係数)は,MBWモデル適合により予測されたそれらと強く相関した(それぞれr=0.93,0.87)。また,予測と測定したMRI指数(平均バイアス{+/-}限界:I1/3:0.002{+/-}0.112とICV:-0.001{+/-}0.293)の間に良好な一致があった。フィッティングモデルパラメータはMBWデータの打切に対してロバストであった。結論:肺における換気分布はMBW信号から推定でき,換気MRIを用いてこれを検証した。Bayes法は,LCIに必要なよりも少ない呼気サイクルでこの情報を抽出し,必要な取得時間を減らし,臨床意思決定に重要な不確実性限界を与える。【JST・京大機械翻訳】

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消化器の疾患 , 空気調和装置一般

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