En kvantitativ beskrivning av lungstrukturens morfologi är nödvändig innan någon form av prediktiv modellering av ventilation eller aerosolnedsättning genomförs i lungan. Den mänskliga lungan är ett mycket komplext organ, med luftvägar strukturer som spänner över två storleksordningar och har en mängd gränssnitt mellan luft, vävnad och blod. Som sådan, aktuella medicinska avbildning protokoll kan inte ge läkare och forskare med in-vivo kunskap om djupare lungstrukturer. I detta arbete beskrivs en detaljerad algoritm för generering av en individualiserad 3D-deterministisk modell av den ledande delen av det mänskliga trakeobronkialträdet. Distinkta initiala tillstånd erhölls från högupplösta datortomografibilder (HRCT) av sju friska frivilliga. Den algoritm som utvecklats är fraktal till sin natur och implementeras som en självliknande rumsdelindelningsprocedur. Expansionsprocessen använder fysiologiskt realistiska relationer och trösklar för att producera ett anatomiskt konsekvent mänskligt luftvägsträd. Modellen validerades genom omfattande statistisk analys av resultaten och jämförelse av de vanligaste morfologiska egenskaperna med tidigare publicerade morfometriska studier och andra likvärdiga modeller. De resulterande träden visade sig vara i god överensstämmelse med publicerade mänskliga lunggeometriska egenskaper och kan användas för att bland annat studera struktur-funktionsrelationer i simuleringsstudier.
Mot samma håll, Montesantos et al. REF presenterade en detaljerad algoritm för generering av en individualiserad 3D-deterministisk modell av den ledande delen av det mänskliga trakeobronchialträdet.
The Creation and Statistical Evaluation of a Deterministic Model of the Human Bronchial Tree from HRCT Images
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}