Multiscale image analysis of calcium dynamics in cardiac myocytes

Cardiac myocytes constitute a unique physiological system. They are the muscle cells that build up heart tissue and provide the force to pump blood by synchronously contracting at every beat. This contraction is regulated by calcium concentration, among other ions, which exhibits a very complex behaviour, rich in dynamical states at the molecular, cellular and tissue levels. Details of such dynamical patterns are closely related to the mechanisms responsible for cardiac function and also cardiac disease, which is the first cause of death in the modern world. The emerging field of translational cardiology focuses on the study of how such mechanisms connect and influence each other across spatial and temporal scales finally yielding to a certain clinical condition. In order to study such patterns, we benefit from the recent and very important advances in the field of experimental cell physiology. In particular, fluorescence microscopy allows us to observe the distribution of calcium in the cell with a spatial resolution below the micron and a frame rate around the millisecond, thus providing a very accurate monitoring of calcium fluxes in the cell. This thesis is the result of over five years' work on biological signal and digital image processing of cardiac cells. During this period of time the aim has been to develop computational techniques for extracting quantitative data of physiological relevance from microscopy images at different scales. The two main subjects covered in the thesis are image segmentation and classification methods applied to fluorescence microscopy imaging of cardiac myocytes. These methods are applied to a variety of problems involving different space and time scales such as the localisation of molecular receptors, the detection and characterisation of spontaneous calcium-release events and the propagation of calcium waves across a culture of cardiac cells. The experimental images and data have been provided by four internationally renowned collaborators in the field. It is thanks to them and their teams that this thesis has been possible. They are Dr. Leif Hove-Madsen from the Institut de Ciències Cardiovasculars de Catalunya in Barcelona, Prof. S. R. Wayne Chen from the Department of Physiology and Pharmacology in the Libin Cardiovascular Institute of Alberta, University of Calgary, Dr. Peter P. Jones from the Department of Physiology in the University of Otago, and Prof. Glen Tibbits from the Department of Biomedical Physiology & Kinesiology at the Simon Fraser University in Vancouver. The work belongs to the biomedical engineering discipline, focusing on the engineering perspective by applying physics and mathematics to solve biomedical problems. Specifically, we frame our contributions in the field of computational translational cardiology, attempting to connect molecular mechanisms in cardiac cells up to cardiac disease by developing signal and image-processing methods and machine-learning methods that are scalable through the different scales. This computational approach allows for a quantitative, robust and reproducible analysis of the experimental data and allows us to obtain results that otherwise would not be possible by means of traditional manual methods. The results of the thesis provide specific insight into different cell mechanisms that have a non-negligible impact at the clinical level. In particular, we gain a deeper knowledge of cell mechanisms related to cardiac arrhythmia, fibrillation phenomena, the emergence of alternans and anomalies in calcium handling due to cell ageing.Els cardiomiòcits constitueixen un sistema fisiològic únic. Són les cèl·lules muscular que formen el cor i proporcionen la força per bombar la sang fent una contracció a cada batec. La regulació d'aquesta contracció es fa mitjançant concentració de calci (entre d'altres ions) i presenta una dinàmica molt complexa tant a l'escala molecular, cel·lular i de teixit. Detalls d'aquesta dinàmica estan fortament relacionats amb la funció cardíaca i per sobre de tot amb patologies cardíaques. La disciplina emergent de la cardiologia translacional es centra en l'estudi de com aquests mecanismes es connecten i s'influencien entre sí a través de diferents escales temporals i espacials finalment donant lloc a condicions clíniques. Per estudiar aquests patrons ens beneficiem dels recents avenços en fisiologia i biologia cel·lular. En particular, la microscòpia de fluorescència ens permet observar la distribució de calci dins una cèl·lula amb una resolució espacial per sota de la micra i temporal per sota del mil·lisegon, permetent un monitoratge acurat dels fluxos de calci en la cèl·lula cardíaca. Aquesta tesi és el resultat de més de cinc anys de feina en processament de senyal i imatge de cardiomiòcits humans. Durant aquest període de temps l'objectiu principal ha estat desenvolupar tècniques computacionals per extraure dades d'imatges de microscòpia amb rellevància fisiològica. Els dos temes principals coberts a la tesi són segmentació d'imatges i classificadors, aplicats a imatges de microscòpia de fluorescència de cardiomiòcits. Els mètodes s'apliquen a diferents problemes involucrant diverses escales espacials i temporals, des de determinar la posició de receptors a l’escala molecular passant detectar i caracteritzar alliberament espontani de calci intracel·lular fins a la propagació d'ones de calci en un cultiu de cèl·lules cardíaques. Les dades experimentals han estat proporcionades per quatre col·laboradors de renom internacional. És gràcies a ells i els seus equips que aquesta tesi ha estat possible. Són el Dr. Leif Hove-Madsen de l'Institut de Ciències Cardiovasculars de Catalunya a Barcelona, el Dr. S.R. Wayne Chen del Department of Physiology and Pharmacology al Libin Cardiovascular Institute of Alberta, University of Calgary, el Dr. Peter P. Jones del Department of Physiology a la University of Otago, i el Dr. Glen Tibbits del Department of Biomedical Physiology & Kinesiology de la Simon Fraser University a Vancouver. El treball pertany a la disciplina de la enginyeria biomèdica, fent èmfasi a la perspectiva de l'enginyeria, aplicant física i matemàtiques per solucionar problemes de la biomedicina. Específicament, s'emmarca en la cardiologia translacional computacional, mirant de connectar mecanismes a l’escala molecular amb patologies cardíaques mitjançant tècniques de processament de dades i aprenentatge automàtic que són escalables a les diferents escales d’aplicació. Aquest enfocament computacional permet una anàlisi quantitatiu, robust i reproduïble de les dades experimentals i ens permet d'obtenir resultats que serien impossibles d'assolir mitjançant els tradicionals mètodes manuals. Els resultats que proporciona la tesi han permès aprofundir en l'enteniment de diferents mecanismes fisiològics amb impacte en l'àmbit clínic. Particularment hem permès d’assolir coneixements relacionats amb l'arítmia cardíaca, la fibril·lació, processos d'alternança i anomalies relacionades amb l’envelliment

Characterizing Atrial Fibrillation Substrate by Electrogram and Restitution Analysis

Vorhofflimmern ist die häufigste supraventrikuläre Arrhythmie in der klinischen Praxis. Es gibt Hinweise darauf, dass pathologisches Vorhofsubstrat (Fibrose) eine zentrale mechanistische Rolle bei der Aufrechterhaltung von Vorhofflimmern spielt. Die Behandlung von Vorhofflimmern erfolgt durch Ablation des fibrotischen Substrats. Der Nachweis eines solchen Substrats ist jedoch eine ungelöste Herausforderung, was durch die mangelnden positiven klinischen Ablationsergebnisse ersichtlich wird. Daher ist das Hauptthema dieser Arbeit die Charakterisierung des atrialen Substrats. Die Bestimmung von Signalmerkmalen an Stellen mit fibrotischem Substrat erleichtert die Erkennung und anschließende Ablation solcher Areale in Zukunft. Darüber hinaus kann das Verständnis der Art und Weise, wie diese Areale das Vorhofflimmern aufrechterhalten, die positiven Ergebnisse von Ablationseingriffen verbessern. Schließlich kann Restitutionsinformation ein weiteres Instrument zur Substratcharakterisierung sein, das bei der Unterscheidung zwischen pathologischen und nicht-pathologischen Arealen helfen und somit das Ablationsergebnis weiter verbessert. In dieser Arbeit werden zwei Ansätze zur Substratcharakterisierung vorgestellt: Zunächst wurde eine Charakterisierung des Substrats mit Hilfe des intraatrialen Elektrogramms vorgenommen. Dazu wurde eine Auswahl spezifischer Merkmale des Elektrogramms an Positionen evaluiert, die eine Terminierung von Vorhofflimmern nach Ablation zur Folge hatten. Die Studie beinhaltete 21 Patienten, bei denen eine Ablation nach Pulmonalvenenisolation das klinisch persistierende Vorhofflimmern beendete. Der klinisch vorgeschlagene Grenzwert der Spannungsamplitude von <0:5 mV wurde genutzt, um die Positionen der Ablation zu definieren. Die Bereiche, in denen das Vorhofflimmern erfolgreich terminiert wurde, wiesen ausgeprägte Elektrogramm-Muster auf. Diese waren gekennzeichnet durch kurze lokale Zykluslängen, die fraktionierte Potentiale und Niederspannungspotentiale enthielten. Gleichzeitig zeigten sie eine lokale Konsistenz und deckten einen Großteil der lokalen Vorhofflimmer-Zykluslänge ab. Die meisten dieser Bereiche wiesen auch im Sinusrhythmus pathologisch verzögerte atriale Spätpotentiale und fraktionierte Elektrogramme auf. Im zweiten Teil der Arbeit wurden Restitutionsdaten der lokalen Amplitude und der lokalen Leitungsgeschwindigkeit (CV) erfasst und genutzt, um daraus Informationen über das zugrunde liegende Substrat abzuleiten. Die Daten zur Restitution wurden von 22 Patienten mit Vorhofflimmern aus zwei Kliniken unter Verwendung eines S1S2-Protokolls mit Stimulationsintervallen von 180 ms bis 500 ms gewonnen. Um Restitutionsdaten der Patientengruppe zu erhalten, musste ein automatisierter Algorithmus entwickelt werden, der in der Lage ist, große Mengen an Stimulationsprotokolldaten zu lesen, zu segmentieren und auszuwerten. Dieser Algorithmus wurde in der vorliegenden Arbeit entwickelt und CVAR-Seg genannt. Der CVAR-Seg Algorithmus bietet eine rauschresistente Signalsegmentierung, die mit extremen Rauschpegeln getestet wurde, die weit über dem erwarteten klinischen Pegel lagen. CVAR-Seg wurde unter einer Open-Source-Lizenz für die Allgemeinheit bereitgestellt. Es ermöglicht aufgrund seines modularen Aufbaus den einfachen Austausch einzelner Verfahrensschritte durch alternative Methoden entsprechend den Bedürfnissen des Anwenders. Darüber hinaus wurde im Rahmen dieser Studie eine neuartige Methode, die sogenannte inverse Doppelellipsenmethode, zur Bestimmung der lokalen CV etabliert. Diese Methode schätzt die CV, die Faserorientierung und den Anisotropiefaktor bei beliebiger Elektrodenanordnung. In Simulationen reproduzierte die Doppelellipsenmethode die vorherrschende CV, Faserorientierung und Anisotropie genauer und robuster als die aktuell gängigste Methode. Zusätzlich erwies sich diese Methode als echtzeittauglich und könnte daher in klinischen Elektrophysiologiesystemen eingesetzt werden. Die Doppelellipsenmethode würde durch die lokalisierte Vermessung des Vorhofsubstrats ermöglichen während eines Kartierungsverfahrens gleichzeitig eine CV-Karte, eine Anisotropieverhältniskarte und eine Faserkarte zu erstellen. Die Restitutionsinformationen der Patientenkohorte wurden mit der CVARSeg-Pipeline und der inversen Doppelellipsenmethode ausgewertet, um Amplituden- und CV-Restitutionskurven zu erhalten. Zur Anpassung der Restitutionskurven wurde eine monoexponentielle Funktion verwendet. Die Parameter der angepassten Funktion, die die Restitutionskurven abbilden, wurden verwendet, um Unterschiede in den Restitutionseigenschaften zwischen pathologischem und nicht-pathologischem Substrat zu erkennen. Das Ergebnis zeigte, dass klinisch definierte pathologische Bereiche durch eine reduzierte Amplitudenasymptote und einen steilen Kurvenabfall bei erhöhter Stimulationsrate gekennzeichnet waren. CV-Kurven zeigten eine reduzierte Asymptote und eine große Variation im Parameter der den Kurvenabfall beschreibt. Darüber hinaus wurden die Restitutionsunterschiede innerhalb des Vorhofs an der posterioren und anterioren Wand verglichen, da die Literatur keine eindeutigen Ergebnisse lieferte. In dieser Arbeit wurde nachgewiesen, dass die posteriore Vorhofwand Amplituden- und CV-Restitutionskurven mit höherer Asymptote und moderaterer Krümmung verglichen mit der anterioren Vorhofwand aufweist. Um über den empirisch beschriebenen manuellen Schwellenwert hinauszugehen, wurde der Parameterraum, der von den Anpassungsparametern der Amplituden- und CV-Restitutionskurven aufgespannt wird, nach natürlich vorkommenden Clustern durchsucht. Obgleich Cluster vorhanden waren, deutete ihre unzureichende Trennung auf einen kontinuierlichen, sich mit dem Schweregrad der Substratpathologie verändernden Verlauf der Amplituden- und CV-Kurven hin. Schließlich wurde eine einfachere und schnellere Methode zur Erfassung von Restitutionsdaten vorgestellt, die einen vergleichbaren Informationsgehalt auf der Grundlage der maximalen Steigung anstelle einer vollständigen Restitutionskurve liefert. In dieser Arbeit werden zwei neue Methoden vorgestellt, der CVAR-Seg-Algorithmus und die inverse Doppelellipsenmethode, die eine Auswertung von S1S2 Stimulationsprotokollen und die Bestimmung der lokalen Leitungsgeschwindigkeit beschleunigen und verbessern. Darüber hinaus werden in dieser Arbeit Merkmale von pathologischem Gewebe definiert, die zur Identifizierung von Arrhythmiequellen beitragen. Somit trägt diese Arbeit dazu bei, die Therapie von Vorhofflimmern in Zukunft zu verbessern

Combining Synthesis of Cardiorespiratory Signals and Artifacts with Deep Learning for Robust Vital Sign Estimation

Healthcare has been remarkably morphing on the account of Big Data. As Machine Learning (ML) consolidates its place in simpler clinical chores, more complex Deep Learning (DL) algorithms have struggled to keep up, despite their superior capabilities. This is mainly attributed to the need for large amounts of data for training, which the scientific community is unable to satisfy. The number of promising DL algorithms is considerable, although solutions directly targeting the shortage of data lack. Currently, dynamical generative models are the best bet, but focus on single, classical modalities and tend to complicate significantly with the amount of physiological effects they can simulate. This thesis aims at providing and validating a framework, specifically addressing the data deficit in the scope of cardiorespiratory signals. Firstly, a multimodal statistical synthesizer was designed to generate large, annotated artificial signals. By expressing data through coefficients of pre-defined, fitted functions and describing their dependence with Gaussian copulas, inter- and intra-modality associations were learned. Thereafter, new coefficients are sampled to generate artificial, multimodal signals with the original physiological dynamics. Moreover, normal and pathological beats along with artifacts were included by employing Markov models. Secondly, a convolutional neural network (CNN) was conceived with a novel sensor-fusion architecture and trained with synthesized data under real-world experimental conditions to evaluate how its performance is affected. Both the synthesizer and the CNN not only performed at state of the art level but also innovated with multiple types of generated data and detection error improvements, respectively. Cardiorespiratory data augmentation corrected performance drops when not enough data is available, enhanced the CNN’s ability to perform on noisy signals and to carry out new tasks when introduced to, otherwise unavailable, types of data. Ultimately, the framework was successfully validated showing potential to leverage future DL research on Cardiology into clinical standards

Novel approaches for quantitative electrogram analysis for rotor identification: Implications for ablation in patients with atrial fibrillation

University of Minnesota Ph.D. dissertation. May 2017. Major: Biomedical Engineering. Advisor: Elena Tolkacheva. 1 computer file (PDF); xxviii, 349 pages + 4 audio/video filesAtrial fibrillation (AF) is the most common sustained cardiac arrhythmia that causes stroke affecting more than 2.3 million people in the US. Catheter ablation with pulmonary vein isolation (PVI) to terminate AF is successful for paroxysmal AF but suffers limitations with persistent AF patients as current mapping methods cannot identify AF active substrates outside of PVI region. Recent evidences in the mechanistic understating of AF pathophysiology suggest that ectopic activity, localized re-entrant circuit with fibrillatory propagation and multiple circuit re-entries may all be involved in human AF. Accordingly, the hypothesis that rotor is an underlying AF mechanism is compatible with both the presence of focal discharges and multiple wavelets. Rotors are stable electrical sources which have characteristic spiral waves like appearance with a pivot point surrounded by peripheral region. Targeted ablation at the rotor pivot points in several animal studies have demonstrated efficacy in terminating AF. The objective of this dissertation was to develop robust spatiotemporal mapping techniques that can fully capture the intrinsic dynamics of the non-stationary time series intracardiac electrogram signal to accurately identify the rotor pivot zones that may cause and maintain AF. In this thesis, four time domain approaches namely multiscale entropy (MSE) recurrence period density entropy (RPDE), kurtosis and intrinsic mode function (IMF) complexity index and one frequency domain approach namely multiscale frequency (MSF) was proposed and developed for accurate identification of rotor pivot points. The novel approaches were validated using optical mapping data with induced ventricular arrhythmia in ex-vivo isolated rabbit heart with single, double and meandering rotors (including numerically simulated data). The results demonstrated the efficacy of the novel approaches in accurate identification of rotor pivot point. The chaotic nature of rotor pivot point resulted in higher complexity measured by MSE, RPDE, kurtosis, IMF and MSF compared to the stable rotor periphery that enabled its accurate identification. Additionally, the feasibility of using conventional catheter mapping system to generate patient specific 3D maps for intraprocedural guidance for catheter ablation using these novel approaches was demonstrated with 1055 intracardiac electrograms obtained from both atria’s in a persistent AF patient. Notably, the 3D maps did not provide any clinically significant information on rotor pivot point identification or the presence of rotors themselves. Validation of these novel approaches is required in large datasets with paroxysmal and persistent AF patients to evaluate their clinical utility in rotor identification as potential targets for AF ablation

Dynamic regulation of subcellular calcium handling in the atria:modifying effects of stretch and adrenergic stimulation

Atrial fibrillation is the fast and irregular heart rate that occurs when the upper chambers of the heart experience chaotic electrical activation. Three main factors contribute to the development of this disease: triggers, substrate and modifying factors. An arrhythmia is thus like a fire that needs a spark (Trigger) to ignite a pile of wood (Substrate) and depends on the humidity or accelerants (modifying factors) to burn faster or slower. This body of work takes a closer look at such modifying factors. The major finding of this thesis is that stretching atrial heart muscle cells releases Calcium ions from storage spaces within each cell. If these Calcium release events get frequent enough they can act as triggers for the arrhythmia. The thickness of the atrial muscle is heterogeneous, thus filling the atrium with blood distends thinner parts stronger than ticker portions. The varying degree of stretch might stimulate Calcium release predominantly from myocytes in thinner regions of the atria. This heterogeneity in spontaneous Calcium release can modify also the substrate. A comparable effect of stretch was previously described in the heart’s main chambers. However, it appears that the in the atria it depends on another mechanism, which could serve as a treatment target that mainly acts on the atria without negatively affecting the ventricle