The study of pressure in ECMO circuit during the change of the catheter geometrical dimensions

B?k?lářská práce se z?měřuje n? modelování metod? dekomprese levé komor? srdce během extr?korporální membránové ox?gen?ce. V práci je probr?ná metod? dekomprese levé komor? z?vedením drenážního k?tétru. Je provedeno studium tl?kových ztrát v k?tétru při změně jeho geometrických p?r?metrů, změně průtoku centrifugální pumpou ? je podloženo experimentálními d?t?. Je zjištěno, že s rostoucím průměrem k?tétru v něm klesá tl?kový gr?dient. Model el?stických h?dic ECMO okruhu je implementován v progr?movém prostředí Simulink. N? zákl?dě tohoto modelu jsou v?br?né průměr? k?rdiov?skulárních k?tétrů, které se d?jí v?užit pro tl?kově bezpečnou dekompresi LK.The b?chelor thesis focuses on modeling ? decompression of left ventricle during extr?corpore?l membr?ne ox?gen?tion. The thesis describes the method of decompression of the left ventricle b? introducing ? dr?in?ge c?theter. ? stud? of the pressure drops in the c?theter is c?rried out when ch?nging its geometric p?r?meters ?nd the flow through ? centrifug?l pump ?nd is supported b? experiment?l d?t?. It is found out th?t with the incre?sing di?meter of the c?theter, the pressure gr?dient decre?ses. The model of ECMO el?stic tubes is implemented in the Simulink progr?m. B?sed on this model, there ?re selected di?meters of c?rdiov?scul?r c?theters th?t c?n be used for pressure-s?fe LV decompression

Semiautomatic detection and characterization of stenosis and occlusion of pulmonary arteries for patients with chronic thromboembolic pulmonary hypertension

Chronická tromboembolická plicní hypertenze (CTEPH) je závažné plicní onemocnění definované přítomností chronických krevních sraženin v plicních tepnách doprovázené těžkými zdravotními komplikacemi. Pro odhalení tohoto onemocnění je nezbytné mnohočetné procházení velkou sadou axiálních řezů z CTPA, což je pro radiologa obtížné a časově náročné. Velkou roli hraje zkušenost lékaře a také subjektivní faktory, jako únava, pozornost. Ve své diplomové práci jsem se zabývala vytvořením algoritmu pro semiautomatickou detekci stenóz a uzávěrů plicních tepen u pacientů s CTEPH, který je založen na implementaci sémantické segmentace pomocí hlubokých konvolučních neuronových sítí. Konkrétně se jedná o použití modelu DeepLab V3+ vloženého do architektury Xception. Ve své práci jsem se soustředila na stenózy a trombózy ve větších plicních tepnách. Pro realizaci diplomové práce byla použita anonymizovaná data pacientů s diagnózou CTEPH a jednoho zdravého pacienta z hlediska přítomnosti daného onemocnění. Statistická analýza výsledků je rozdělena do dvou částí: analýza vytvořeného algoritmu na základě porovnání výstupů s ground truth daty (ručně vyznačené reference) a analýza detekce patologií na nových datech na základě porovnání predikcí s referenčními snímky od lékaře. V 83 % případů navržený algoritmus správně odhalí přítomnou vaskulární patologii (senzitivita) a v 72 % přesně vybere případy, u nichž zkoumaná patologie nenastává (specificita). Spočtený Matthews korelační koeficient je 0,53. To znamená, že predikční schopnost je mírně pozitivní. Vytvořený algoritmus analýzy obrazu nabízí radiologovi ,,druhý názor" a mohl by umožnit zvýšení senzitivity diagnostiky CTEPH ve spolupráci s lékařem. Navržený model by mohl být součástí radiomické analýzy a to spolu s analýzou dalších patologických projevů CTEPH.Chronic thromboembolic pulmonary hypertension (CTEPH) is a severe lung disease defined by the presence of chronic blood clots in the pulmonary arteries accompanied by severe health complications. It is necessary to go through a large set of axial sections from CTPA for diagnosing the disease, which is difficult and time consuming for the radiologist. The radiologist's experience plays a significant role, same as subjective factors such as attention and fatigue. In my Master's thesis I pursue the design and development of the algorithm for semiautomatic detection of pulmonary artery stenoses and clots for diagnosing CTEPH, which is based on the implementation of semantic segmentation using deep convolutional neural networks. Specifically, it is about the use of the DeepLab V3 + model embedded in the Xception architecture. Within my thesis I focused on stenoses and clots located in larger pulmonary arteries. Anonymized data of patients diagnosed with CTEPH and one healthy patient in the term of the presence of the disease were used for realization of the Master's thesis. Statistical analysis of the results is divided into two parts: analysis of the created algorithm based on comparison of outputs with ground truth data (manually marked references) and analysis of pathology detection on new data based on comparison of predictions with reference images from the radiologist. The proposed algorithm correctly detects present vascular pathology in 83 % of cases (sensitivity) and precisely selects cases where the investigated pathology does not occur in 72% of cases (specificity). The calculated Matthews correlation coefficient is 0.53. This means that the predictive ability of the algorithm is moderate positive. The designed and developed image analysis algorithm offers the radiologist a "second opinion" and it also could enable to increase the sensitivity of CTEPH diagnostics in cooperation with a radiologist. Therefore, the proposed model might be used as part of radiomic analysis, along with the analysis of other pathological manifestations of CTEPH

SEMIAUTOMATIC DETECTION OF STENOSIS AND OCCLUSION OF PULMONARY ARTERIES FOR PATIENTS WITH CHRONIC THROMBOEMBOLIC PULMONARY HYPERTENSION

Chronic thromboembolic pulmonary hypertension (CTEPH) is a severe lung disease defined by the presence of chronic blood clots in the pulmonary arteries accompanied by severe health complications. It is necessary to go through a large set of axial sections from Computed tomography pulmonary angiogram (CTPA) for diagnosing the disease, which is difficult and time consuming for the radiologist. The radiologist's experience plays a significant role, same as subjective factors such as attention and fatigue. In this work we pursued the design and development of the algorithm for semiautomatic detection of pulmonary artery stenoses and clots for diagnosing CTEPH, which is based on the implementation of semantic segmentation using deep convolutional neural networks. Specifically, it is about the use of the DeepLab V3 + model embedded in the Xception architecture. Within this work we focused on stenoses and clots located in larger pulmonary arteries. Anonymized data of patients diagnosed with CTEPH and one healthy patient in the term of the presence of the disease were used for realization of this work. Statistical analysis of the results is divided into two parts: analysis of the created algorithm based on comparison of outputs with ground truth data (manually marked references) and analysis of pathology detection on new data based on comparison of predictions with reference images from the radiologist. The proposed algorithm correctly detects present vascular pathology in 83% of cases (sensitivity) and precisely selects cases where the investigated pathology does not occur in 72% of cases (specificity). The calculated Matthews correlation coefficient is 0.53. This means that the predictive ability of the algorithm is moderate positive. The designed and developed image analysis algorithm offers the radiologist a "second opinion" and it also could enable to increase the sensitivity of CTEPH diagnostics in cooperation with a radiologist.

Koncepce, podpora a zkušenosti z výuky v oblasti zobrazovacích systémů na ČVUT FBMI ve studijním programu Biomedicínská technika

V příspěvku jsou shrnuty zkušenosti za posledních 30 let z hlediska výuky problematiky zobrazovacích systémů v lékařství. Za tuto dobu bylo vyzkoušeno několik modelů výuky, a to zejména z hlediska počtu předmětů a rozsahu, ale také metod výuky, a to jak na ČVUT FEL, tak i převážně na ČVUT FBMI, ale i na 1. LF UK. Ve všech případech se jednalo o bakalářská a navazující magisterská studia, která mají vztah k biomedicínské technice, resp. biomedicínskému inženýrství. Tyto dlouholeté zkušenosti pak vedly k vytvoření vhodné struktury přednášek a cvičení, ale i k vytvoření vhodné podpory výuky. V uvedeném příspěvku jsou všechny tyto aspekty zahrnuty. Jedná se tedy spíše o jistý souhrn dosažených zkušeností a doporučení, tzv. dobré výukové praxe, kterou lze využít i na jiných VŠ