• 为什么需要批量校准？

• 对并联电导校准使用估计的影响

  • 导系统
  • 准入系统

• 使用估计值进行现场校正因子校准的影响

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• 关键的考虑

为了准确地报告某些体积测量，如每搏量(SV)和终收缩量(ESV)，导纳和电导系统都需要一系列体积校准步骤来克服误差有两个主要来源．

1.并联卷校准

首先，周围的心脏组织导电，并有助于整体体积信号。

这就是我们所说的平行体积，为了精确地测量体积，必须把它去掉。

电导系统使用一个过程，包括向血液中注射高渗盐水，而导纳系统使用关于血液和心肌电特性的额外知识，自动从方程中去除平行体积。

2.现场校正因子

其次，导管产生的电场不均匀。

为了解释这一点，从SV的独立测量中计算的现场校正因子被用作对体积信号的最终调整。

然而，通常对SV进行二次测量并不实际，因为这可能需要昂贵的设备或更具侵入性的外科手术。

首先，让我们看看消除两个系统的平行体积(Vp)校准的各种方法。在本例中，我们将重点讨论评估的使用如何影响常用的测量指标:收缩期末容积(ESV)。

在电导系统中会发生什么?

在电导系统中，平行体积是通过进行盐水校准来计算的。在这里，将盐水注射到动物体内，改变血液的电导率，并允许使用者计算由周围心脏组织贡献的信号分量。这种校准步骤在单个动物身上执行可能有些挑战性和耗时。

因此，为了环游该校准步骤，电导用户替代由一组类似动物的子集计算的平均VP。

这些假设如何影响您的数据?

当我们将这一假设应用于我们的5只动物组时(图1)，我们可以看到，使用平均Vp值与我们完全校准的ESV值存在显著差异。在我们的小组中有一些极端的例子。

使用VP的平均值代替每只动物的盐碱校准可能会导致数据集的ESV中的一些显着误差。

准入系统中发生了什么?

在进纳系统中，辅助表面校准探针用于测量心肌的电性能（电导率/介电常数）。这称为Sigma / epsilon（S / E）比率，并且用于自动地从等式中移除平行体积。

因为这放置心脏探针需要打开动物的胸腔(这在某些实验条件下可能不可能)，而且非常难以准确地放置在跳动的心脏表面并获得一致的读数，通常情况下，准入用户使用系统提供的默认S/E值。

在我们的调查中，为我们的每只动物收集有效的S/E比率数据是极其困难的，我们无法捕捉到可以用作比较的现实值。因此，我们没有使用真正的校准值，而是探索了使用3个不同的S/E值:健康、心肌梗死(MI)和肥厚对数据的影响。

这些假设如何影响您的数据?

观察我们的5只动物的PV数据(图2)，从提供的健康默认值(800K)到MI心脏的S/E值(900K)，最后到肥硕心脏的S/E值(700K)，对每个动物的ESV报告有线性影响。

虽然这些S/E值看起来像是实际的选择，但选择一个任意的S/E值来区分你的动物模型可能会对你的数据的准确性造成进一步的问题。

假设你的研究中有三组人;健康(对照)、患病(MI)和患病但已治疗。

假设对照和患病组（第1组）之间的心脏有足够的重塑，从800K到900K选择S / E的变化可能实际上可以反映这两组之间的差异。但这假设这种重塑的影响在每个实例中都是相同的。

但是第三组呢?他们被认为是有病的还是健康的?这两种选择都会以一种可预测的方式对治疗组的数据产生偏见，要么是对健康组，要么是对疾病组。

因为你的S/E(如果没有直接测量)的选择会人为地改变ESV(或任何绝对体积值)的值，所以重要的是要考虑到你所做的选择是否会预先决定结果的差异。

接下来，我们将研究如何使用估计值来校准现场校正因子，从而影响常见的测量结果:冲程体积(SV)。

在电导系统中会发生什么?

由于小动物心室的大小和形状，导管的电场几乎与导管平行;因此，场校正因子(alpha)将非常接近于1^3.因此可以假设是一个。

另一种方法是使用一组动物的平均阿尔法值，这假设对原始电导数据的低估水平在特定的动物分组中是相似的。

这些假设如何影响您的数据?

如果我们观察单个动物的PV回路数据(图3)，假设alpha比例因子为1，与使用Echo的完全校准系统相比，很可能会给你一个低估的体积＊．

另一方面，使用平均α值导致对此动物的高度高估。然而，这种结果可能在动物之间变化。

当我们考虑这两种决策对5只动物的影响时(图4)，可以将其与Echo参考笔划量进行比较＊，假设α值是一个导致5只动物的低估SV（平均39μL）。

此外，在使用平均alpha值的情况下，结果输出SV与完全校准系统的结果不同，但通常保持在类似的测量范围内。

准入制度会发生什么?

在导纳系统的情况下，有多种SV估计方法推荐给研究人员校准现场校正因子。导纳用户建议使用系统提供的SV估计值，而不是使用二次设备(如Echo)来获得独立的SV值。

这些估计是基于动物的健康状况，在某些情况下是基于动物的体重。²

在本例中，我们使用Echo将这些建议的SV估计与一个理想校准导纳系统进行了比较＊作为SV参考。

这些假设如何影响您的数据?

观察来自单个动物的PV回路数据(图5)，当我们将使用提供的200µl SV估计校准的PV回路与使用Echo校准的回路进行比较时，同一只大鼠的报告SV存在很大差异。

此外，当我们使用其他建议的估计时，基于动物的体重，我们得到了更大的差异，在报告SV。

当我们在我们的5个动物子集中应用这些估计时(图6)，使用健康大鼠200µl的“默认值”，与Echo校准相比，始终会导致卒中体积的高估。

此外，5只动物SV值的变异性降低，导致所有报告值都紧密聚集在200µl参考值附近．

这意味着通过在你的动物组中选择相同的默认SV参考，你可以预先确定输出冲程体积数据，消除使用SV作为参数的任何可能性，以便在组之间进行比较．

同样，我们可以看到，使用重量估计，与完全校准的系统相比，在SV的高度估计中导致SV的高估。

正如我们可以清楚地看到的，选择使用SV估计值——正如许多准入用户被鼓励做的那样，为每个动物(例如通过Echo)适当地校准你的系统，将给你一组可能不再具有生理相关性的结果。

正如我们所看到的，未能执行正确的校准程序可能会导致错误的数据和错误导致两个系统都产生的。

选择使用估计值来绕过任何一个校准步骤，都会影响您报告某些心脏测量数据的能力，如SV、ESV、CO和EF，其中绝对体积是必需的。

本文重点讨论了校准对稳态体积参数的影响，我们的结论并没有延伸到使用不同的估计方法对其他心脏参数(如收缩力)可能产生的影响。然而，我们预测这些参数将受到不同的影响，而且影响程度比本文中所报告的要小。

因此，我们强烈建议您考虑未正确校准导管的效果任何一个PV系统，可能会对您的研究成果产生影响，因为某些参数，如SV和ESV，可能对您的研究问题很重要，可能会受到这些选择的影响。