Deep Inspiration and the Emergence of Ventilation Defects during Bronchoconstriction: A Computational Study

Deep inspirations (DIs) have a dilatory effect on airway smooth muscle (ASM) that helps to prevent or reduce more severe bronchoconstriction in healthy individuals. However, this bronchodilation appears to fail in some asthmatic patients or under certain conditions, and the reason is unclear. Additionally, quantitative effects of the frequency and magnitude of DIs on bronchodilation are not well understood. In the present study, we used a computational model of bronchoconstriction to study the effects of DI volumes, time intervals between intermittent DIs, relative speed of ASM constriction, and ASM activation on bronchoconstriction and the emergence of ventilation defects (VDefs). Our results showed a synergistic effect between the volume of DIs and the time intervals between them on bronchoconstriction and VDefs. There was a domain of conditions with sufficiently large volumes of DIs and short time intervals between them to prevent VDefs. Among conditions without VDefs, larger volumes of DIs resulted in greater airway dilation. Similarly, the time interval between DIs, during which the activated ASM re-constricts, affected the amplitude of periodic changes in airway radii. Both the relative speed of ASM constriction and ASM activation affected what volume of DIs and what time interval between them could prevent the emergence of VDefs. In conclusion, quantitative characteristics of DIs, such as their volume and time interval between them, affect bronchoconstriction and may contribute to difficulties in asthma. Better understanding of the quantitative aspects of DIs may result in novel or improved therapeutic approaches

Ventilation Defect Formation in Healthy and Asthma Subjects Is Determined by Lung Inflation

Background: Imaging studies have demonstrated that ventilation during bronchoconstriction in subjects with asthma is patchy with large ventilation defective areas (Vdefs). Based on a theoretical model, we postulated that during bronchoconstriction, as smooth muscle force activation increases, a patchy distribution of ventilation should emerge, even in the presence of minimal heterogeneity the lung. We therefore theorized that in normal lungs, Vdefs should also emerge in regions of the lung with reduced expansion. Objective: We studied 12 healthy subjects to evaluate whether Vdefs formed during bronchoconstriction, and compared their Vdefs with those observed in 9 subjects with mild asthma. Methods: Spirometry, low frequency (0.15 Hz) lung elastance and resistance, and regional ventilation by intravenous $^{13}$NN-saline positron emission tomography were measured before and after a challenge with nebulized methacholine. Vdefs were defined as regions with elevated residual 13NN after a period of washout. The average location, ventilation, volume, and fractional gas content of the Vdefs, relative to those of the rest of the lung, were calculated for both groups. Results: Consistent with the predictions of the theoretical model, both healthy subjects and those with asthma developed Vdefs. These Vdefs tended to form in regions that, at baseline, had a lower degree of lung inflation and, in healthy subjects, tended to occur in more dependent locations than in subjects with asthma. Conclusion: The formation of Vdefs is determined by the state of inflation prior to bronchoconstriction

Modeling 18F−FDG^{18}F-FDG Kinetics during Acute Lung Injury: Experimental Data and Estimation Errors

Background: There is increasing interest in Positron Emission Tomography (PET) of 2-deoxy-2-[18F]flouro-D-glucose ($^{18}F-FDG$) to evaluate pulmonary inflammation during acute lung injury (ALI). We assessed the effect of extra-vascular lung water on estimates of $^{18}F-FDG$-kinetics parameters in experimental and simulated data using the Patlak and Sokoloff methods, and our recently proposed four-compartment model. Methodology/Principal Findings Eleven sheep underwent unilateral lung lavage and 4 h mechanical ventilation. Five sheep received intravenous endotoxin (10 ng/kg/min). Dynamic $^{18}F-FDG$ PET was performed at the end of the 4 h period. $^{18}F-FDG$ net uptake rate (Ki), phosphorylation rate (k3), and volume of distribution (Fe) were estimated in three isogravitational regions for each method. Simulations of normal and ALI $^{18}F-FDG$-kinetics were conducted to study the dependence of estimated parameters on the transport rate constants to (k5) and from (k6) the extra-vascular extra-cellular compartment. The four-compartment model described 85.7% of the studied $^{18}F-FDG$-kinetics better than the Sokoloff model. Relative to the four-compartment model the Sokoloff model exhibited a consistent positive bias in Ki (3.32 [1.30–5.65] 10−4/min, p<0.001) and showed inaccurate estimates of the parameters composing Ki (k3 and Fe), even when Ki was similar for those methods. In simulations, errors in estimates of Ki due to the extra-vascular extra-cellular compartment depended on both k5 and k5/k6, with errors for the Patlak and Sokoloff methods of 0.02 [−0.01–0.18] and 0.40 [0.18–0.60] 10−3/min for normal lungs and of −0.47 [−0.89–0.72] and 2.35 [0.85–3.68] 10−3/min in ALI. Conclusions/Significance: $^{18}F-FDG$ accumulation in lung extra-vascular fluid, which is commonly increased during lung injury, can result in substantial estimation errors using the traditional Patlak and Sokoloff methods. These errors depend on the extra-vascular extra-cellular compartment volume and its transport rates with other compartments. The four-compartment model provides more accurate quantification of $^{18}F-FDG$-kinetics than those methods in the presence of increased extra-vascular fluid

Effects of ventilation strategy on distribution of lung inflammatory cell activity

Introduction: Leukocyte infiltration is central to the development of acute lung injury, but it is not known how mechanical ventilation strategy alters the distribution or activation of inflammatory cells. We explored how protective (vs. injurious) ventilation alters the magnitude and distribution of lung leukocyte activation following systemic endotoxin administration. Methods: Anesthetized sheep received intravenous endotoxin (10 ng/kg/min) followed by 2 h of either injurious or protective mechanical ventilation (n = 6 per group). We used positron emission tomography to obtain images of regional perfusion and shunting with infused 13N[nitrogen]-saline and images of neutrophilic inflammation with 18F-fluorodeoxyglucose (18F-FDG). The Sokoloff model was used to quantify 18F-FDG uptake (Ki), as well as its components: the phosphorylation rate (k3, a surrogate of hexokinase activity) and the distribution volume of 18F-FDG (Fe) as a fraction of lung volume (Ki = Fe × k3). Regional gas fractions (fgas) were assessed by examining transmission scans. Results: Before endotoxin administration, protective (vs. injurious) ventilation was associated with a higher ratio of partial pressure of oxygen in arterial blood to fraction of inspired oxygen (PaO2/FiO2) (351 ± 117 vs. 255 ± 74 mmHg; P < 0.01) and higher whole-lung fgas (0.71 ± 0.12 vs. 0.48 ± 0.08; P = 0.004), as well as, in dependent regions, lower shunt fractions. Following 2 h of endotoxemia, PaO2/FiO2 ratios decreased in both groups, but more so with injurious ventilation, which also increased the shunt fraction in dependent lung. Protective ventilation resulted in less nonaerated lung (20-fold; P < 0.01) and more normally aerated lung (14-fold; P < 0.01). Ki was lower during protective (vs. injurious) ventilation, especially in dependent lung regions (0.0075 ± 0.0043/min vs. 0.0157 ± 0.0072/min; P < 0.01). 18F-FDG phosphorylation rate (k3) was twofold higher with injurious ventilation and accounted for most of the between-group difference in Ki. Dependent regions of the protective ventilation group exhibited lower k3 values per neutrophil than those in the injurious ventilation group (P = 0.01). In contrast, Fe was not affected by ventilation strategy (P = 0.52). Lung neutrophil counts were not different between groups, even when regional inflation was accounted for. Conclusions: During systemic endotoxemia, protective ventilation may reduce the magnitude and heterogeneity of pulmonary inflammatory cell metabolic activity in early lung injury and may improve gas exchange through its effects predominantly in dependent lung regions. Such effects are likely related to a reduction in the metabolic activity, but not in the number, of lung-infiltrating neutrophils

Allergic Non-Asthmatic Adults Have Regional Pulmonary Responses to Segmental Allergen Challenge

Background: Allergic non-asthmatic (ANA) adults experience upper airway symptoms of allergic disease such as rhinorrhea, congestion and sneezing without symptoms of asthma. The aim of this study was to utilize PET-CT functional imaging to determine whether allergen challenge elicits a pulmonary response in ANA subjects or whether their allergic disease is truly isolated to the upper airways. Methods: In 6 ANA subjects, bronchoalveolar lavages (BAL) were performed at baseline and 24h after instillation of an allergen and a diluent in separate lung lobes. After instillation (10h), functional imaging was performed to quantify and compare regional perfusion, ventilation, fractional gas content (Fgas), and glucose uptake rate (Ki) between the baseline, diluent and allergen lobes. BAL cell counts were also compared. Results: In ANA subjects, compared to the baseline and diluent lobes, perfusion and ventilation were significantly lower in the allergen lobe (median [inter-quartile range], baseline vs. diluent vs. allergen: Mean-normalized perfusion; 0.87 [0.85–0.97] vs. 0.90 [0.86–0.98] vs. 0.59 [0.55–0.67]; p<0.05. Mean-normalized ventilation 0.89 [0.88–0.98] vs. 0.95 [0.89–1.02] vs. 0.63 [0.52–0.67], p<0.05). In contrast, no significant differences were found in Fgas between baseline, diluent and allergen lobes or in Ki. Total cell counts, eosinophil and neutrophil cell counts (cells/ml BAL) were significantly greater in the allergen lobe compared to the baseline lobe (all P<0.05). Conclusions: Despite having no clinical symptoms of a lower airway allergic response (cough and wheeze) allergic non-asthmatic subjects have a pulmonary response to allergen exposure which manifests as reduced ventilation and perfusion

Consensus recommendations on the use of 18F-FDG PET/CT in lung disease

Positron emission tomography (PET) with 18F-fluorodeoxyglucose (18F-FDG) has been increasingly applied, predominantly in the research setting, to study drug effects and pulmonary biology and monitor disease progression and treatment outcomes in lung diseases, disorders that interfere with gas exchange through alterations of the pulmonary parenchyma, airways and/or vasculature. To date, however, there are no widely accepted standard acquisition protocols and imaging data analysis methods for pulmonary 18F-FDG PET/CT in these diseases, resulting in disparate approaches. Hence, comparison of data across the literature is challenging. To help harmonize the acquisition and analysis and promote reproducibility, acquisition protocol and analysis method details were collated from seven PET centers. Based on this information and discussions among the authors, the consensus recommendations reported here on patient preparation, choice of dynamic versus static imaging, image reconstruction, and image analysis reporting were reached.                   </p

ENIGMA-anxiety working group : Rationale for and organization of large-scale neuroimaging studies of anxiety disorders

Altres ajuts: Anxiety Disorders Research Network European College of Neuropsychopharmacology; Claude Leon Postdoctoral Fellowship; Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, German Research Foundation, 44541416-TRR58); EU7th Frame Work Marie Curie Actions International Staff Exchange Scheme grant 'European and South African Research Network in Anxiety Disorders' (EUSARNAD); Geestkracht programme of the Netherlands Organization for Health Research and Development (ZonMw, 10-000-1002); Intramural Research Training Award (IRTA) program within the National Institute of Mental Health under the Intramural Research Program (NIMH-IRP, MH002781); National Institute of Mental Health under the Intramural Research Program (NIMH-IRP, ZIA-MH-002782); SA Medical Research Council; U.S. National Institutes of Health grants (P01 AG026572, P01 AG055367, P41 EB015922, R01 AG060610, R56 AG058854, RF1 AG051710, U54 EB020403).Anxiety disorders are highly prevalent and disabling but seem particularly tractable to investigation with translational neuroscience methodologies. Neuroimaging has informed our understanding of the neurobiology of anxiety disorders, but research has been limited by small sample sizes and low statistical power, as well as heterogenous imaging methodology. The ENIGMA-Anxiety Working Group has brought together researchers from around the world, in a harmonized and coordinated effort to address these challenges and generate more robust and reproducible findings. This paper elaborates on the concepts and methods informing the work of the working group to date, and describes the initial approach of the four subgroups studying generalized anxiety disorder, panic disorder, social anxiety disorder, and specific phobia. At present, the ENIGMA-Anxiety database contains information about more than 100 unique samples, from 16 countries and 59 institutes. Future directions include examining additional imaging modalities, integrating imaging and genetic data, and collaborating with other ENIGMA working groups. The ENIGMA consortium creates synergy at the intersection of global mental health and clinical neuroscience, and the ENIGMA-Anxiety Working Group extends the promise of this approach to neuroimaging research on anxiety disorders

Ventilationsmechanik und Gasaustausch: Identifikation eines vereinigten Modells bei maschineller Beatmung

Die Analyse komplexer Zusammenhänge durch Modellierung und Simulation hat in der Medizin stark zugenommen. Bei der funktionellen Analyse des respiratorischen Systems bilden Ventilationsmechanik und Gasaustausch zwei wesentliche Schwerpunkte, die sich in komplexen Modellen vereinigen lassen. Die Identifikation der Parameter eines vereinigten Modells anhand von Messungen bei Patienten liefert differenzierte Informationen über deren Zustand. Die allgemeinen Rahmenbedingungen bei dieser wie bei jeder anderen Identifikation sind philosophischer Natur und werden in einem erkenntnistheoretischen Kapitel behandelt. Schwerpunkte der Identifikation des vereinigen Modells sind: Ventilationsmechanik, anatomischer Totraum und Perfusionsverteilung.:Verzeichnis der Abkürzungen IX 1 Einleitung 1 2 Modellierung und Modelle – die Widerspiegelung der Realität 3 3 Modelle des respiratorischen Systems 11 3.1 Atmung und maschinelle Beatmung 11 3.2 Anatomie 12 3.3 Physiologie 14 3.4 Modelle der Ventilationsmechanik 18 3.5 Modelle für Gasaustausch, -mischung und -transport 21 3.6 Vereinigtes Modell der Ventilationsmechanik und des Gasaustauschs 22 3.7 Modelle und Entscheidungsunterstützungssysteme 23 3.8 Problemstellung und Motivation 25 4 Modellstruktur – Verteilungsmuster lungenphysiologischer Parameter 27 4.1 Grundlagen 27 4.2 Verteilungen lungenphysiologischer Parameter 28 4.3 Approximation – Struktur des vereinigten Modells 30 5 Messungen am Patienten 32 5.1 Vorbereitung 32 5.2 Protokoll 34 6 Ventilationsmechanik 36 6.1 Systemtheoretische Grundlagen der Identifikation 36 6.1.1 Systemtheoretische Ein-/Ausgangsbeschreibung 37 6.1.2 Selektion der Methoden zur Identifikation 38 6.2 Übertragungsfunktionen der Modelle 46 6.2.1 Zeitkontinuierliche Modelle 46 6.2.2 Zeitdiskrete Modelle 48 6.3 Rückrechnung der identifizierten Parameter in physikalische 50 6.4 Gütekriterium, Restriktion und Vergleichsmethode 51 6.5 Ergebnisse der Identifikation 53 6.5.1 Thoraxmechanik 53 6.5.2 Mechanik des respiratorischen Systems 57 6.6 Diskussion 68 7 Anatomischer Totraum 74 7.1 Grundlagen 74 7.2 Identifikation des Anstiegs der Phase III des Exspirogramms 75 7.3 Identifikation des seriellen Totraums 77 7.4 Diskussion 81 8 Perfusionsverteilung und Gasaustausch 84 8.1 Grundlagen 84 8.2 Blutgasmodelle 85 8.3 Modelle des stationären Gasaustauschs 87 8.4 Modell des an die Ventilationsmechanik gekoppelten Gasaustauschs 92 8.5 Diskussion 96 9 Zusammenfassung 99 A Anhang 102 A-1 Fachglossar 102 A-2 Indirekte Messung der Pleuradruckänderung mit ösophagealem Ballon 105 A-3 Grundlagen der multiplen Inertgaseliminationstechnik (MIGET) 106 A-4 Anmerkungen zum Abtasttheorem 108 A-5 Bestimmung der Flow-Sensor-Kennlinie mit einer Kalibrierspritze 109 A-6 Rückrechnung der identifizierten in physikalische Parameter 110 A-7 Dokumentation zum Einfluß der Filterperiodendauer TF auf die Standardabweichung des Identifikationsfehlers 113 Literaturverzeichnis 115The analysis for complex relationships using modeling and simulation in medicine has substantially increased. Ventilation mechanics and gas exchange are the key elements of the functional analysis of the respiratory system and can be united in a complex model. The parameter identification of the unified model based on patient measurements provides detailed information about the patient's status. The general framework of this and other identifications is philosophical and discussed in an epistemological chapter. The key topics of the identification of the unified model are ventilation mechanics, anatomical dead space, and perfusion distribution.:Verzeichnis der Abkürzungen IX 1 Einleitung 1 2 Modellierung und Modelle – die Widerspiegelung der Realität 3 3 Modelle des respiratorischen Systems 11 3.1 Atmung und maschinelle Beatmung 11 3.2 Anatomie 12 3.3 Physiologie 14 3.4 Modelle der Ventilationsmechanik 18 3.5 Modelle für Gasaustausch, -mischung und -transport 21 3.6 Vereinigtes Modell der Ventilationsmechanik und des Gasaustauschs 22 3.7 Modelle und Entscheidungsunterstützungssysteme 23 3.8 Problemstellung und Motivation 25 4 Modellstruktur – Verteilungsmuster lungenphysiologischer Parameter 27 4.1 Grundlagen 27 4.2 Verteilungen lungenphysiologischer Parameter 28 4.3 Approximation – Struktur des vereinigten Modells 30 5 Messungen am Patienten 32 5.1 Vorbereitung 32 5.2 Protokoll 34 6 Ventilationsmechanik 36 6.1 Systemtheoretische Grundlagen der Identifikation 36 6.1.1 Systemtheoretische Ein-/Ausgangsbeschreibung 37 6.1.2 Selektion der Methoden zur Identifikation 38 6.2 Übertragungsfunktionen der Modelle 46 6.2.1 Zeitkontinuierliche Modelle 46 6.2.2 Zeitdiskrete Modelle 48 6.3 Rückrechnung der identifizierten Parameter in physikalische 50 6.4 Gütekriterium, Restriktion und Vergleichsmethode 51 6.5 Ergebnisse der Identifikation 53 6.5.1 Thoraxmechanik 53 6.5.2 Mechanik des respiratorischen Systems 57 6.6 Diskussion 68 7 Anatomischer Totraum 74 7.1 Grundlagen 74 7.2 Identifikation des Anstiegs der Phase III des Exspirogramms 75 7.3 Identifikation des seriellen Totraums 77 7.4 Diskussion 81 8 Perfusionsverteilung und Gasaustausch 84 8.1 Grundlagen 84 8.2 Blutgasmodelle 85 8.3 Modelle des stationären Gasaustauschs 87 8.4 Modell des an die Ventilationsmechanik gekoppelten Gasaustauschs 92 8.5 Diskussion 96 9 Zusammenfassung 99 A Anhang 102 A-1 Fachglossar 102 A-2 Indirekte Messung der Pleuradruckänderung mit ösophagealem Ballon 105 A-3 Grundlagen der multiplen Inertgaseliminationstechnik (MIGET) 106 A-4 Anmerkungen zum Abtasttheorem 108 A-5 Bestimmung der Flow-Sensor-Kennlinie mit einer Kalibrierspritze 109 A-6 Rückrechnung der identifizierten in physikalische Parameter 110 A-7 Dokumentation zum Einfluß der Filterperiodendauer TF auf die Standardabweichung des Identifikationsfehlers 113 Literaturverzeichnis 11

Ventilationsmechanik und Gasaustausch: Identifikation eines vereinigten Modells bei maschineller Beatmung

Die Analyse komplexer Zusammenhänge durch Modellierung und Simulation hat in der Medizin stark zugenommen. Bei der funktionellen Analyse des respiratorischen Systems bilden Ventilationsmechanik und Gasaustausch zwei wesentliche Schwerpunkte, die sich in komplexen Modellen vereinigen lassen. Die Identifikation der Parameter eines vereinigten Modells anhand von Messungen bei Patienten liefert differenzierte Informationen über deren Zustand. Die allgemeinen Rahmenbedingungen bei dieser wie bei jeder anderen Identifikation sind philosophischer Natur und werden in einem erkenntnistheoretischen Kapitel behandelt. Schwerpunkte der Identifikation des vereinigen Modells sind: Ventilationsmechanik, anatomischer Totraum und Perfusionsverteilung.:Verzeichnis der Abkürzungen IX 1 Einleitung 1 2 Modellierung und Modelle – die Widerspiegelung der Realität 3 3 Modelle des respiratorischen Systems 11 3.1 Atmung und maschinelle Beatmung 11 3.2 Anatomie 12 3.3 Physiologie 14 3.4 Modelle der Ventilationsmechanik 18 3.5 Modelle für Gasaustausch, -mischung und -transport 21 3.6 Vereinigtes Modell der Ventilationsmechanik und des Gasaustauschs 22 3.7 Modelle und Entscheidungsunterstützungssysteme 23 3.8 Problemstellung und Motivation 25 4 Modellstruktur – Verteilungsmuster lungenphysiologischer Parameter 27 4.1 Grundlagen 27 4.2 Verteilungen lungenphysiologischer Parameter 28 4.3 Approximation – Struktur des vereinigten Modells 30 5 Messungen am Patienten 32 5.1 Vorbereitung 32 5.2 Protokoll 34 6 Ventilationsmechanik 36 6.1 Systemtheoretische Grundlagen der Identifikation 36 6.1.1 Systemtheoretische Ein-/Ausgangsbeschreibung 37 6.1.2 Selektion der Methoden zur Identifikation 38 6.2 Übertragungsfunktionen der Modelle 46 6.2.1 Zeitkontinuierliche Modelle 46 6.2.2 Zeitdiskrete Modelle 48 6.3 Rückrechnung der identifizierten Parameter in physikalische 50 6.4 Gütekriterium, Restriktion und Vergleichsmethode 51 6.5 Ergebnisse der Identifikation 53 6.5.1 Thoraxmechanik 53 6.5.2 Mechanik des respiratorischen Systems 57 6.6 Diskussion 68 7 Anatomischer Totraum 74 7.1 Grundlagen 74 7.2 Identifikation des Anstiegs der Phase III des Exspirogramms 75 7.3 Identifikation des seriellen Totraums 77 7.4 Diskussion 81 8 Perfusionsverteilung und Gasaustausch 84 8.1 Grundlagen 84 8.2 Blutgasmodelle 85 8.3 Modelle des stationären Gasaustauschs 87 8.4 Modell des an die Ventilationsmechanik gekoppelten Gasaustauschs 92 8.5 Diskussion 96 9 Zusammenfassung 99 A Anhang 102 A-1 Fachglossar 102 A-2 Indirekte Messung der Pleuradruckänderung mit ösophagealem Ballon 105 A-3 Grundlagen der multiplen Inertgaseliminationstechnik (MIGET) 106 A-4 Anmerkungen zum Abtasttheorem 108 A-5 Bestimmung der Flow-Sensor-Kennlinie mit einer Kalibrierspritze 109 A-6 Rückrechnung der identifizierten in physikalische Parameter 110 A-7 Dokumentation zum Einfluß der Filterperiodendauer TF auf die Standardabweichung des Identifikationsfehlers 113 Literaturverzeichnis 115The analysis for complex relationships using modeling and simulation in medicine has substantially increased. Ventilation mechanics and gas exchange are the key elements of the functional analysis of the respiratory system and can be united in a complex model. The parameter identification of the unified model based on patient measurements provides detailed information about the patient's status. The general framework of this and other identifications is philosophical and discussed in an epistemological chapter. The key topics of the identification of the unified model are ventilation mechanics, anatomical dead space, and perfusion distribution.:Verzeichnis der Abkürzungen IX 1 Einleitung 1 2 Modellierung und Modelle – die Widerspiegelung der Realität 3 3 Modelle des respiratorischen Systems 11 3.1 Atmung und maschinelle Beatmung 11 3.2 Anatomie 12 3.3 Physiologie 14 3.4 Modelle der Ventilationsmechanik 18 3.5 Modelle für Gasaustausch, -mischung und -transport 21 3.6 Vereinigtes Modell der Ventilationsmechanik und des Gasaustauschs 22 3.7 Modelle und Entscheidungsunterstützungssysteme 23 3.8 Problemstellung und Motivation 25 4 Modellstruktur – Verteilungsmuster lungenphysiologischer Parameter 27 4.1 Grundlagen 27 4.2 Verteilungen lungenphysiologischer Parameter 28 4.3 Approximation – Struktur des vereinigten Modells 30 5 Messungen am Patienten 32 5.1 Vorbereitung 32 5.2 Protokoll 34 6 Ventilationsmechanik 36 6.1 Systemtheoretische Grundlagen der Identifikation 36 6.1.1 Systemtheoretische Ein-/Ausgangsbeschreibung 37 6.1.2 Selektion der Methoden zur Identifikation 38 6.2 Übertragungsfunktionen der Modelle 46 6.2.1 Zeitkontinuierliche Modelle 46 6.2.2 Zeitdiskrete Modelle 48 6.3 Rückrechnung der identifizierten Parameter in physikalische 50 6.4 Gütekriterium, Restriktion und Vergleichsmethode 51 6.5 Ergebnisse der Identifikation 53 6.5.1 Thoraxmechanik 53 6.5.2 Mechanik des respiratorischen Systems 57 6.6 Diskussion 68 7 Anatomischer Totraum 74 7.1 Grundlagen 74 7.2 Identifikation des Anstiegs der Phase III des Exspirogramms 75 7.3 Identifikation des seriellen Totraums 77 7.4 Diskussion 81 8 Perfusionsverteilung und Gasaustausch 84 8.1 Grundlagen 84 8.2 Blutgasmodelle 85 8.3 Modelle des stationären Gasaustauschs 87 8.4 Modell des an die Ventilationsmechanik gekoppelten Gasaustauschs 92 8.5 Diskussion 96 9 Zusammenfassung 99 A Anhang 102 A-1 Fachglossar 102 A-2 Indirekte Messung der Pleuradruckänderung mit ösophagealem Ballon 105 A-3 Grundlagen der multiplen Inertgaseliminationstechnik (MIGET) 106 A-4 Anmerkungen zum Abtasttheorem 108 A-5 Bestimmung der Flow-Sensor-Kennlinie mit einer Kalibrierspritze 109 A-6 Rückrechnung der identifizierten in physikalische Parameter 110 A-7 Dokumentation zum Einfluß der Filterperiodendauer TF auf die Standardabweichung des Identifikationsfehlers 113 Literaturverzeichnis 11

Ventilationsmechanik und Gasaustausch: Identifikation eines vereinigten Modells bei maschineller Beatmung

Die Analyse komplexer Zusammenhänge durch Modellierung und Simulation hat in der Medizin stark zugenommen. Bei der funktionellen Analyse des respiratorischen Systems bilden Ventilationsmechanik und Gasaustausch zwei wesentliche Schwerpunkte, die sich in komplexen Modellen vereinigen lassen. Die Identifikation der Parameter eines vereinigten Modells anhand von Messungen bei Patienten liefert differenzierte Informationen über deren Zustand. Die allgemeinen Rahmenbedingungen bei dieser wie bei jeder anderen Identifikation sind philosophischer Natur und werden in einem erkenntnistheoretischen Kapitel behandelt. Schwerpunkte der Identifikation des vereinigen Modells sind: Ventilationsmechanik, anatomischer Totraum und Perfusionsverteilung.:Verzeichnis der Abkürzungen IX 1 Einleitung 1 2 Modellierung und Modelle – die Widerspiegelung der Realität 3 3 Modelle des respiratorischen Systems 11 3.1 Atmung und maschinelle Beatmung 11 3.2 Anatomie 12 3.3 Physiologie 14 3.4 Modelle der Ventilationsmechanik 18 3.5 Modelle für Gasaustausch, -mischung und -transport 21 3.6 Vereinigtes Modell der Ventilationsmechanik und des Gasaustauschs 22 3.7 Modelle und Entscheidungsunterstützungssysteme 23 3.8 Problemstellung und Motivation 25 4 Modellstruktur – Verteilungsmuster lungenphysiologischer Parameter 27 4.1 Grundlagen 27 4.2 Verteilungen lungenphysiologischer Parameter 28 4.3 Approximation – Struktur des vereinigten Modells 30 5 Messungen am Patienten 32 5.1 Vorbereitung 32 5.2 Protokoll 34 6 Ventilationsmechanik 36 6.1 Systemtheoretische Grundlagen der Identifikation 36 6.1.1 Systemtheoretische Ein-/Ausgangsbeschreibung 37 6.1.2 Selektion der Methoden zur Identifikation 38 6.2 Übertragungsfunktionen der Modelle 46 6.2.1 Zeitkontinuierliche Modelle 46 6.2.2 Zeitdiskrete Modelle 48 6.3 Rückrechnung der identifizierten Parameter in physikalische 50 6.4 Gütekriterium, Restriktion und Vergleichsmethode 51 6.5 Ergebnisse der Identifikation 53 6.5.1 Thoraxmechanik 53 6.5.2 Mechanik des respiratorischen Systems 57 6.6 Diskussion 68 7 Anatomischer Totraum 74 7.1 Grundlagen 74 7.2 Identifikation des Anstiegs der Phase III des Exspirogramms 75 7.3 Identifikation des seriellen Totraums 77 7.4 Diskussion 81 8 Perfusionsverteilung und Gasaustausch 84 8.1 Grundlagen 84 8.2 Blutgasmodelle 85 8.3 Modelle des stationären Gasaustauschs 87 8.4 Modell des an die Ventilationsmechanik gekoppelten Gasaustauschs 92 8.5 Diskussion 96 9 Zusammenfassung 99 A Anhang 102 A-1 Fachglossar 102 A-2 Indirekte Messung der Pleuradruckänderung mit ösophagealem Ballon 105 A-3 Grundlagen der multiplen Inertgaseliminationstechnik (MIGET) 106 A-4 Anmerkungen zum Abtasttheorem 108 A-5 Bestimmung der Flow-Sensor-Kennlinie mit einer Kalibrierspritze 109 A-6 Rückrechnung der identifizierten in physikalische Parameter 110 A-7 Dokumentation zum Einfluß der Filterperiodendauer TF auf die Standardabweichung des Identifikationsfehlers 113 Literaturverzeichnis 115The analysis for complex relationships using modeling and simulation in medicine has substantially increased. Ventilation mechanics and gas exchange are the key elements of the functional analysis of the respiratory system and can be united in a complex model. The parameter identification of the unified model based on patient measurements provides detailed information about the patient's status. The general framework of this and other identifications is philosophical and discussed in an epistemological chapter. The key topics of the identification of the unified model are ventilation mechanics, anatomical dead space, and perfusion distribution.:Verzeichnis der Abkürzungen IX 1 Einleitung 1 2 Modellierung und Modelle – die Widerspiegelung der Realität 3 3 Modelle des respiratorischen Systems 11 3.1 Atmung und maschinelle Beatmung 11 3.2 Anatomie 12 3.3 Physiologie 14 3.4 Modelle der Ventilationsmechanik 18 3.5 Modelle für Gasaustausch, -mischung und -transport 21 3.6 Vereinigtes Modell der Ventilationsmechanik und des Gasaustauschs 22 3.7 Modelle und Entscheidungsunterstützungssysteme 23 3.8 Problemstellung und Motivation 25 4 Modellstruktur – Verteilungsmuster lungenphysiologischer Parameter 27 4.1 Grundlagen 27 4.2 Verteilungen lungenphysiologischer Parameter 28 4.3 Approximation – Struktur des vereinigten Modells 30 5 Messungen am Patienten 32 5.1 Vorbereitung 32 5.2 Protokoll 34 6 Ventilationsmechanik 36 6.1 Systemtheoretische Grundlagen der Identifikation 36 6.1.1 Systemtheoretische Ein-/Ausgangsbeschreibung 37 6.1.2 Selektion der Methoden zur Identifikation 38 6.2 Übertragungsfunktionen der Modelle 46 6.2.1 Zeitkontinuierliche Modelle 46 6.2.2 Zeitdiskrete Modelle 48 6.3 Rückrechnung der identifizierten Parameter in physikalische 50 6.4 Gütekriterium, Restriktion und Vergleichsmethode 51 6.5 Ergebnisse der Identifikation 53 6.5.1 Thoraxmechanik 53 6.5.2 Mechanik des respiratorischen Systems 57 6.6 Diskussion 68 7 Anatomischer Totraum 74 7.1 Grundlagen 74 7.2 Identifikation des Anstiegs der Phase III des Exspirogramms 75 7.3 Identifikation des seriellen Totraums 77 7.4 Diskussion 81 8 Perfusionsverteilung und Gasaustausch 84 8.1 Grundlagen 84 8.2 Blutgasmodelle 85 8.3 Modelle des stationären Gasaustauschs 87 8.4 Modell des an die Ventilationsmechanik gekoppelten Gasaustauschs 92 8.5 Diskussion 96 9 Zusammenfassung 99 A Anhang 102 A-1 Fachglossar 102 A-2 Indirekte Messung der Pleuradruckänderung mit ösophagealem Ballon 105 A-3 Grundlagen der multiplen Inertgaseliminationstechnik (MIGET) 106 A-4 Anmerkungen zum Abtasttheorem 108 A-5 Bestimmung der Flow-Sensor-Kennlinie mit einer Kalibrierspritze 109 A-6 Rückrechnung der identifizierten in physikalische Parameter 110 A-7 Dokumentation zum Einfluß der Filterperiodendauer TF auf die Standardabweichung des Identifikationsfehlers 113 Literaturverzeichnis 11