Machine learning predicts lung recruitment in acute respiratory distress syndrome using single lung CT scan

Background: To develop and validate classifier models that could be used to identify patients with a high percentage of potentially recruitable lung from readily available clinical data and from single CT scan quantitative analysis at intensive care unit admission. 221 retrospectively enrolled mechanically ventilated, sedated and paralyzed patients with acute respiratory distress syndrome (ARDS) underwent a PEEP trial at 5 and 15 cmH2O of PEEP and two lung CT scans performed at 5 and 45 cmH2O of airway pressure. Lung recruitability was defined at first as percent change in not aerated tissue between 5 and 45 cmH2O (radiologically defined; recruiters: Δ45-5non-aerated tissue > 15%) and secondly as change in PaO2 between 5 and 15 cmH2O (gas exchange-defined; recruiters: Δ15-5PaO2 > 24 mmHg). Four machine learning (ML) algorithms were evaluated as classifiers of radiologically defined and gas exchange-defined lung recruiters using different models including different variables, separately or combined, of lung mechanics, gas exchange and CT data. Results: ML algorithms based on CT scan data at 5 cmH2O classified radiologically defined lung recruiters with similar AUC as ML based on the combination of lung mechanics, gas exchange and CT data. ML algorithm based on CT scan data classified gas exchange-defined lung recruiters with the highest AUC. Conclusions: ML based on a single CT data at 5 cmH2O represented an easy-to-apply tool to classify ARDS patients in recruiters and non-recruiters according to both radiologically defined and gas exchange-defined lung recruitment within the first 48 h from the start of mechanical ventilation

Dynamic Mechanical Interactions Between Neighboring Airspaces Determine Cyclic Opening and Closure in Injured Lung

OBJECTIVES:: Positive pressure ventilation exposes the lung to mechanical stresses that can exacerbate injury. The exact mechanism of this pathologic process remains elusive. The goal of this study was to describe recruitment/derecruitment at acinar length scales over short-time frames and test the hypothesis that mechanical interdependence between neighboring lung units determines the spatial and temporal distributions of recruitment/derecruitment, using a computational model. DESIGN:: Experimental animal study. SETTING:: International synchrotron radiation laboratory. SUBJECTS:: Four anesthetized rabbits, ventilated in pressure controlled mode. INTERVENTIONS:: The lung was consecutively imaged at ~ 1.5-minute intervals using phase-contrast synchrotron imaging, at positive end-expiratory pressures of 12, 9, 6, 3, and 0 cm H2O before and after lavage and mechanical ventilation induced injury. The extent and spatial distribution of recruitment/derecruitment was analyzed by subtracting subsequent images. In a realistic lung structure, we implemented a mechanistic model in which each unit has individual pressures and speeds of opening and closing. Derecruited and recruited lung fractions (Fderecruited, Frecruited) were computed based on the comparison of the aerated volumes at successive time points. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS:: Alternative recruitment/derecruitment occurred in neighboring alveoli over short-time scales in all tested positive end-expiratory pressure levels and despite stable pressure controlled mode. The computational model reproduced this behavior only when parenchymal interdependence between neighboring acini was accounted for. Simulations closely mimicked the experimental magnitude of Fderecruited and Frecruited when mechanical interdependence was included, while its exclusion gave Frecruited values of zero at positive end-expiratory pressure greater than or equal to 3 cm H2O. CONCLUSIONS:: These findings give further insight into the microscopic behavior of the injured lung and provide a means of testing protective-ventilation strategies to prevent recruitment/derecruitment and subsequent lung damage

Assessment of the distribution of aeration, perfusion, and inflammation using PET/CT in an animal model of acute lung injury

Hintergrund Durch die Entwicklung neuer in vivo Bildgebungsmethoden, z.B. der Computertomographie (CT) und der Positronen-Emissions-Tomographie (PET), konnte in den letzten Jahren das Verständnis über die Pathophysiologie des akuten Lungenversagens (acute respiratory distress syndrome, ARDS) maßgeblich verbessert werden. So zeigten PET/CT-Messungen, dass beim ARDS pathophysiologische Veränderungen von Lungenbelüftung und -durchblutung zu einer Störung des Gasaustausches beitragen. Die deshalb erforderliche mechanische Beatmung kann allerdings zu einer weiteren Schädigung der Lunge führen (ventilator induced lung injury, VILI). Bisher konnten weder die exakten pathophysiologischen Mechanismen des ARDS noch der potentiell schädigende Einfluss der mechanischen Beatmung vollständig geklärt werden. Fragestellung In dieser Doktorarbeit wurden PET/CT-Bildgebungstechniken für die Quantifizierung der pulmonalen Belüftung, neutrophilischen Inflammation und Perfusion im experimentellen Modell des ARDS verwendet. Hierfür wurden zwei Substudien durchgeführt. Ziel der ersten Substudie war es, in einem tierexperimentellen Modell des ARDS den relativen Einfluss der beiden wesentlichen Mechanismen von VILI, das zyklische Öffnen und Schließen von Alveolen (Atelektrauma) und die alveoläre Überdehnung (Volutrauma), auf die pro-inflammatorische Antwort der Lunge zu untersuchen. Die zweite Substudie hatte das Ziel, die Anwendung von Fluoreszenz-markierten Mikrosphären für Messungen der pulmonalen Perfusionsverteilung in akut geschädigten Lungen zu validieren. Es sollte geprüft werden, ob ex vivo Messungen mittels Fluoreszenz-markierten Mikrosphären alternativ zu in vivo PET/CT-Messungen mittels Gallium-68 (68Ga)-markierten Mikrosphären im experimentellen Modell das ARDS herangezogen werden können. Material und Methoden Es wurden zwei Substudien in analgosedierten, intubierten und mechanisch beatmeten Schweinen durchgeführt. Die Induktion des ARDS erfolgte durch repetitives, bronchoalveoläres Lavagieren mit isotonischer Kochsalzlösung. In der ersten Substudie erfolgten Untersuchungen an 10 Tieren. Nach Rekrutierung beider Lungen wurde eine absteigende Titration des positiven, end-exspiratorischen Drucks (positive end-expiratory pressure, PEEP) durchgeführt. Es folgte eine randomisierte Zuordnung der Versuchstiere zu einer vierstündigen Beatmungstherapie der linken, VILI Lunge zur Induktion eines Atelektraumas oder Volutraumas. In beiden Versuchsgruppen wurde ein vergleichbares Tidalvolumen von 3 ml/kg Körpergewicht appliziert. Zur Induktion von Volutrauma wurde ein hoher PEEP gewählt (2 cmH2O oberhalb des Levels, an dem sich die dynamische Compliance während der PEEP-Titration um mehr als 5 % erhöht). Zur Induktion von Atelektrauma wurde ein niedriger PEEP appliziert (PEEP, bei dem eine mit Volutrauma vergleichbare Atemwegsdruckdifferenz (Differenz aus Spitzendruck und PEEP) auftritt). In der rechten Lunge, welche als Kontrolllunge diente, wurde ein kontinuierlicher, positiver Atemwegsdruck von 20 cmH2O aufrechterhalten. Der Gasaustausch, insbesondere die Eliminierung von Kohlenstoffdioxid, wurde extrakorporal unterstützt. Nach vierstündiger Beatmung der linken, VILI Lunge erfolgte die Bildgebung. Für die Quantifizierung von Ausmaß und regionaler Verteilung der pulmonalen Inflammation wurde 2-deoxy-2-[18F]fluoro-D-glucose (18F-FDG) intravenös injiziert und die Aktivität mittels dynamischen PET/CT-Aufnahmen erfasst. Die Erfassung der Lungenperfusion erfolgte mittels intravenös injizierten, 68Ga-markierten Mikrosphären und statischen PET/CT-Aufnahmen. Anschließende CT-Aufnahmen während Atemmanövern am Ende der Inspiration, Exspiration und am mittleren Atemvolumen dienten der Bestimmung von Lungenbelüftung, zyklischer Überdehnung und Rekrutierung. In der zweiten Substudie wurde in 7 Schweinen die Perfusion der linken und rechten Lunge untersucht (n = 14 Lungen). Nach jeweils einstündiger mechanischer Beatmung mittels zweiphasigem, positivem Beatmungsdruck überlagert mit einem Anteil an Spontanatmung am Minutenvolumen von 0 % oder > 60 % wurden Fluoreszenzmarkierte und 68Ga-markierte Mikrosphären intravenös injiziert. Unmittelbar im Anschluss erfolgten PET/CT-Messungen der Verteilung der 68Ga-markierten Mikrosphären. Für die Analyse der Verteilung der Fluoreszenz-markierten Mikrosphären wurden die Lungen am Versuchsende entnommen, getrocknet, in Würfel gesägt und die emittierende Fluoreszenz sowie das Gewicht jedes Würfels gemessen. Die in vivo PET-Aktivitätsmessungen wurden auf die mittels CT bestimmte Lungenmasse normalisiert (QRM). Die QRM-Daten wurden auf die Auflösung der Fluoreszenzmessungen herunterskaliert (QRM,downscaled). Die Analyse der ex vivo Fluoreszenzmessungen erfolgte durch Normalisierung auf die Masse der Lungenwürfel (QFM,Mass), auf deren Volumen (QFM,Volume) und auf Würfelmasse und -volumen (QFM,Mass,Volume). Die Auflösung und die äußeren Konturen der Lungen wurden zwischen ex vivo und in vivo Messungen verglichen. Lineare Regressionen von Perfusion und axialer Verteilung jedes Lungenvolumenelementes dienten der Bestimmung von Perfusionsgradienten entlang der ventro-dorsalen und kranio-kaudalen Achse. Die Anstiege der Regressionsgeraden wurden zwischen den Messmethoden verglichen. Für jede Lunge wurde die globale und regionale Perfusionsheterogenität bestimmt und zwischen den Messmethoden verglichen. Ergebnisse In der ersten Substudie verdeutlichten PET/CT-Messungen, dass, trotz vergleichbarer Perfusion, Volutrauma im Vergleich zu Atelektrauma zu einer höheren spezifischen Aufnahme von 18F-FDG in den beatmeten, VILI Lungen führte. Dieser Effekt trat hauptsächlich in zentralen Lungenregionen auf. Weiterhin führte Volutrauma, aber nicht Atelektrauma, zu einer höheren spezifischen 18F-FDG-Aufnahme in den beatmeten, VILI Lungen im Vergleich zu den nicht-ventilierten Kontrolllungen. CT-Aufnahmen verdeutlichten, dass Atelektrauma einen höheren Anteil an nicht belüfteten Lungenkompartimenten und mehr zyklische Rekrutierung zur Folge hatte. Volutrauma bedingte hingegen höhere Anteile an überblähten und normal belüfteten Lungenarealen und mehr zyklische Überdehnung. Die Atemwegsdruckdifferenzen waren anfänglich zwischen den Gruppen vergleichbar, stiegen im Verlauf bei Atelektrauma, aber nicht bei Volutrauma, an. In der zweiten Substudie verdeutlichten sowohl ex vivo QFM,Volume-Messungen, als auch in vivo QRM-Messungen die Existenz von Perfusionsgradienten entlang der ventrodorsalen und kranio-kaudalen Achsen, trotzdem QFM-Messungen eine 21-fach geringere Auflösung aufwiesen und die erforderliche Lungenentnahme und -trocknung eine Lungendeformation bedingte. Beide Messverfahren zeigten stärkere Perfusionen dorsaler und kaudaler im Vergleich zu ventraler und kranialer Lungenareale. Im Vergleich zu QRM,downscaled-Messungen wiesen QRM-Messungen höhere globale Perfusionsheterogenitäten auf. Verglichen mit QRM,downscaled-Messungen wiesen sowohl QFM,Volume-Messungen, als auch QFM,Mass,Volume-Messungen vergleichbare regionale Perfusionsheterogenitäten auf. Schlussfolgerungen In der ersten Substudie führte Volutrauma im Vergleich zu Atelektrauma, trotz vergleichbarem Tidalvolumen, geringerer Atemwegsdruckdifferenz und vergleichbarer Perfusion, zu einer höheren pulmonalen Inflammation. Dies deutet darauf hin, dass in diesem Modell des ARDS die mit Volutrauma assoziierten hohen statischen Drücke im Vergleich zu dynamischen Einflüssen die schädlicheren Mechanismen von VILI sind. Die zweite Substudie verdeutlichte, dass ex vivo Messungen der Verteilung von Fluoreszenz-markierten Mikrosphären bei Volumennormalisierung, trotz geringerer Auflösung und auftretenden Lungendeformationen, vergleichbare Messergebnisse hinsichtlich der Existenz und des Ausmaßes von Lungengradienten mit in vivo PET/CTMessungen aufzeigen. Eine Anpassung der Auflösung der in vivo Perfusionsmessungen an die der ex vivo Messungen verringerte sowohl die globale, als auch die regionale Perfusionsheterogenität. Bei gleicher Auflösung zeigten ex vivo QFM,Volume-Messungen vergleichbare globale und regionale Perfusionsheterogenitäten wie in vivo Messungen. Die Studienergebnisse deuten darauf hin, dass für die Quantifizierung von pulmonalen Perfusionsgradienten ex vivo QFM,Volume-Messungen alternativ zu in vivo PET/CTMessungen durchgeführt werden können

Towards a Multi-Scale Computer Modeling Workflow for Simulation of Pulmonary Ventilation in Advanced COVID-19

Physics-based multi-scale in silico models offer an excellent opportunity to study the effects of heterogeneous tissue damage on airflow and pressure distributions in COVID-19-afflicted lungs. The main objective of this study is to develop a computational modeling workflow, coupling airflow and tissue mechanics as the first step towards a virtual hypothesis-testing platform for studying airflow and injury mechanics of COVID-19-afflicted lungs. We developed a CT-based modeling approach to simulate the regional changes in lung dynamics associated with heterogeneous subject-specific COVID-19-induced damage patterns in the parenchyma. Furthermore, we investigated the effect of various levels of inflammation in a meso-scale acinar mechanics model on global lung dynamics. Our simulation results showed that as the severity of damage in the patient's right lower, left lower, and to some extent in the right upper lobe increased, ventilation was redistributed to the least injured right middle and left upper lobes. Furthermore, our multi-scale model reasonably simulated a decrease in overall tidal volume as the level of tissue injury and surfactant loss in the meso-scale acinar mechanics model was increased. This study presents a major step towards multi-scale computational modeling workflows capable of simulating the effect of subject-specific heterogenous COVID-19-induced lung damage on ventilation dynamics

Evaluating The Efficacy Of Prone Position And Therapeutic Treatments In Ards Lungs Using Computed Tomography

Acute respiratory distress syndrome (ARDS) is a condition of rapid onset hypoxemia, pulmonary edema and collapse resulting from inflammatory lung injury, often requiring mechanical ventilation to avoid immediate death. Yet ventilator-induced lung injury (VILI) can also worsen ARDS progression. Developing and refining strategies to reduce VILI requires a thorough understanding of its mechanisms of onset and propagation. The main objective of this project is to develop computed tomography (CT)-based markers capable of predicting injury progression in ARDS, and to use these markers to test the efficacy of prone position ventilation in combination with therapeutic treatment (Imatinib) in ameliorating this progression.Early ventilation in the prone position improves blood gases and decreases mortality in ARDS, but the efficacy of prone positioning may change between early and later stages of injury. Furthermore, baseline characteristics of the primary injury may influence therapeutic response. Understanding the interaction between injury progression and prone positioning’s efficacy may help to target the patients who will benefit most from this therapy and could also help to refine both its timing and indications. Through a series of experiments porcine models of lung injury and patients with acute respiratory distress syndrome (ARDS), we found that the effects of prone positioning on lung aeration may depend on both the stage of lung injury and duration of prior ventilation—potentially limiting the clinical efficacy of this treatment if applied late. Restoring or protecting the endothelial barrier could minimize vascular damage in highly perfused tissue. Imatinib, a tyrosine kinase inhibitor used to treat chronic myelogenous leukemia, reduces injury severity in pre-clinical ARDS models as well as pulmonary leak index in clinical ARDS patients by inhibiting the Abl-related gene as well as related kinases and platelet-derived growth factor receptor (PDGFR), which are important in maintaining endothelial integrity. Our results using sequential CT scans showed that Imatinib mitigated lung injury in mechanically ventilated rats and reduced mortality while delaying functional and radiological injury progression. Imatinib also attenuated edema (lung tissue mass on CT) and capillary leak (BAL protein concentration), and treated animals displayed fewer histological and biological markers of inflammatory lung injury

A Correlation Between Quantitative Measurement Parameters of Thorax Computed Tomography and Pulmonary Function Test: A Retrospective Study

Aim:Pulmonary functional and volumetric evaluation is routinely performed with pulmonary function test (PFT). However, volumetric evaluation is also possible in computed tomography (CT) imaging. The aim of this study is to examine the relationship between PFT and CT volumetric findings.Materials and Methods:Between April 2017 and May 2020, a total of 69 patients (34 males, 35 females) having thorax CT (without any parenchymal disease) and PFT were studied retrospectively. The images and PFT examinations with an optimum quality were enrolled. In CT, the volume and density of both lungs as well as total lung volume (TLV) and total lung density (TLD) were calculated. Forced expiratory volume in 1 second (FEV1), forced vital capacity (FVC), and FEV1/FVC ratio were recorded for the assessment with CT.Results:In a total of 69 patients (34 male, 49.3%; 35 female, 50.7%), the mean age was 55±14.56 years, FEV1=2.12±0.87, FVC=2.92±1.05, FEV1/FVC ratio=72.19±13.07, right lung volume=2118.06±662.36, right lung density=-806.8±68.16, left lung volume=1755.35±605.02, left lung density=-774.80±248.98, TLV=3820±1272.35 and TLD=-1597.17±295.70. FEV1, FVC and FEV1/FVC ratio showed a positive correlation with bilateral (right and left) lung volume and density (p<0.05).Conclusion:PFT provides important quantitative pulmonary functional data that can evaluate the severity and course of diseases causing respiratory symptoms. However, in cases where PFT cannot be performed (such as Coronavirus Disease-2019), CT quantitative pulmonary volumetric evaluation can be an alternative in the evaluation of main pulmonary functions

Early assessment of lung function in coronavirus patients using invariant markers from chest X-rays images

The primary goal of this manuscript is to develop a computer assisted diagnostic (CAD) system to assess pulmonary function and risk of mortality in patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19). The CAD system processes chest X-ray data and provides accurate, objective imaging markers to assist in the determination of patients with a higher risk of death and thus are more likely to require mechanical ventilation and/or more intensive clinical care.To obtain an accurate stochastic model that has the ability to detect the severity of lung infection, we develop a second-order Markov-Gibbs random field (MGRF) invariant under rigid transformation (translation or rotation of the image) as well as scale (i.e., pixel size). The parameters of the MGRF model are learned automatically, given a training set of X-ray images with affected lung regions labeled. An X-ray input to the system undergoes pre-processing to correct for non-uniformity of illumination and to delimit the boundary of the lung, using either a fully-automated segmentation routine or manual delineation provided by the radiologist, prior to the diagnosis. The steps of the proposed methodology are: (i) estimate the Gibbs energy at several different radii to describe the inhomogeneity in lung infection; (ii) compute the cumulative distribution function (CDF) as a new representation to describe the local inhomogeneity in the infected region of lung; and (iii) input the CDFs to a new neural network-based fusion system to determine whether the severity of lung infection is low or high. This approach is tested on 200 clinical X-rays from 200 COVID-19 positive patients, 100 of whom died and 100 who recovered using multiple training/testing processes including leave-one-subject-out (LOSO), tenfold, fourfold, and twofold cross-validation tests. The Gibbs energy for lung pathology was estimated at three concentric rings of increasing radii. The accuracy and Dice similarity coefficient (DSC) of the system steadily improved as the radius increased. The overall CAD system combined the estimated Gibbs energy information from all radii and achieved a sensitivity, specificity, accuracy, and DSC of 100%, 97% ± 3%, 98% ± 2%, and 98% ± 2%, respectively, by twofold cross validation. Alternative classification algorithms, including support vector machine, random forest, naive Bayes classifier, K-nearest neighbors, and decision trees all produced inferior results compared to the proposed neural network used in this CAD system. The experiments demonstrate the feasibility of the proposed system as a novel tool to objectively assess disease severity and predict mortality in COVID-19 patients. The proposed tool can assist physicians to determine which patients might require more intensive clinical care, such a mechanical respiratory support