Establishment of a non-invasive early detection of lymphedema by subcutaneous adipose tissue assessment using high-precision EIT

利用高精度 EIT 评估皮下脂肪组织建立无创早期淋巴水肿检测方法

基本信息

  • 批准号:
    22KJ0485
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.6万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2023-03-08 至 2025-03-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

本研究課題は、電気インピーダンス・トモグラフィ(EIT)法の高精度化による新たなリンパ浮腫早期発見法の確立を目的としており、2022年度は、本研究課題の1年目にあたる。本年度では、「皮下脂肪組織の局所的可視化計測」に関する研究を実施した。従来のEIT法では、導電率の時間・空間変化が局所的に生じる場では、測定したインピーダンスに及ぼす影響が非常に小さく、導電率の局所的可視化計測は難しかった。そこで本研究では、このような可視化計測の問題を解決すべく、局所的変化を抽出可能なスパースベイズ学習(SBL)を用いた周波数差EIT(fdEIT)を提案した。提案手法は、ステップ1: ブロック列ベクトル形成、ステップ2: 導電率の先験情報を用いた皮下脂肪識別、ステップ3:時間相関抽出から構成される。提案手法を評価すべく、第一に、数値シミュレーションにより再構成画像の精度について検証した。皮下脂肪組織と筋肉であるバックグラウンドの導電率が大きく時間変化する場に対して、静脈付近の導電率の時間・空間局所的変化を抽出して、その精度を定性的に検討し、さらに、静脈・皮下脂肪組織・筋肉それぞれの導電率比をパラメータとして、定量的に検討した。第二に、健常者15名に対して長時間立位と脚拳上により下肢浮腫を発生させる実験を行い、細胞外液の時間・空間局所的変化の可視化計測を行った。皮下脂肪組織の空間平均導電率は、従来法である生体電気インピーダンス法(BIA)によるインピーダンスと強い正の相関を示し(相関係数0.715<R<0.957、n=15、p<0.05)、長時間立位時に減少し、脚拳上時に増加した。皮下脂肪組織の空間平均導電率は皮下細胞外液のナトリウムイオン濃度変化と関連し、導電率の局所的最大位置は大伏在静脈と関連していたことも確認した。
该研究主题旨在通过提高电阻抗层析成像(EIT)方法的准确性(EIT)的准确性来建立一种新的早期检测方法,而2022年将标志着本研究主题的第一年。今年,我们研究了“皮下脂肪组织的局部可视化测量”。在常规的EIT方法中,局部发生在电导率的时间和空间变化的田地中,对测量阻抗的影响非常小,从而使局部可视化的电导率测量很难。因此,在这项研究中,为了解决此可视化测量问题,我们提出了使用稀疏的贝叶斯学习(SBL)的频率差异(FDEIT),该学习(SBL)可以提取局部变化。提出的方法包括步骤1:形成块序列向量,步骤2:使用电导率的先验信息鉴定皮下脂肪,以及步骤3:提取时间相关性。首先,为了评估提出的方法,我们使用数值模拟验证了重建图像的准确性。对于在此期间皮下脂肪组织和肌肉的电导率显着变化的领域,提取了静脉附近电导率的时间和空间局部变化,并通过定性检查了准确性,并使用静脉,皮下脂肪脂肪脂肪脂肪脂肪,皮下脂肪的组织和肌肉的电导率进行了定量检查。其次,我们进行了一个实验,在15位健康患者中,通过长时间和腿部拳头顶上开发了下肢水肿,并可视化了细胞外液中时间和空间局部变化的测量。皮下脂肪组织的空间平均电导率与传统的生物电气抗性方法(BIA)方法的阻抗具有很强的正相关性(相关系数为0.715 <r <0.957,n = 15,n = 15,p <0.05),并且在长期站立位置和在腿部Fist的长期位置上减少。还可以证实,皮下脂肪组织的空间平均电导率与皮下细胞外液中钠离子浓度的变化有关,并且局部最大电导率位置与大的静脉静脉相关。

项目成果

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专著数量(0)
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专利数量(0)
Local-Spatiotemporal Change Monitoring in Extracellular Fluid by Time-Variation-Constraint Sparse Bayesian Learning Implemented Into Frequency-Difference Electrical Impedance Tomography (tvcSBL-fdEIT)
Image Reconstruction Algorithm of Spatiotemporal Local Change-Extractable Electrical Impedance Tomography (EIT) by Sparse Bayesian Learning (SBL)
稀疏贝叶斯学习(SBL)的时空局部变化可提取电阻抗层析成像(EIT)图像重建算法
  • DOI:
    10.1299/transjsme.22-00090
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    相澤匠;矢貝史樹;小川良磨,秋田新介,武居昌宏
  • 通讯作者:
    小川良磨,秋田新介,武居昌宏
電気インピーダンス・トモグラフィ(EIT)法によるリンパ浮腫重症度評価の実現可能性の検討:前向き観察研究
检验使用电阻抗断层扫描 (EIT) 评估淋巴水肿严重程度的可行性:一项前瞻性观察研究
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Ryoma Ogawa;Shinsuke Akita;and Masahiro Takei;小川良磨,秋田新介,武居昌宏
  • 通讯作者:
    小川良磨,秋田新介,武居昌宏
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  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 1.6万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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