Application of virtual navigation in the treatment of macro-re-entrant atrial tachyarrhythmias

Macro-re-entrant atrial tachyarrhythmias occupy the leading positions in the structure of tachyarrhythmias, and one of the most common in this group is atrial flutter. These abnormal rhythms lead to a significant decrease in the quality of patients’ life, and sometimes, indirectly due to complications, can lead to disability and fatal consequences. Medical treatment for this group of arrhythmias has limited effectiveness, and the surgical method of treatment – catheter ablation – comes to the first place. Ablation of atrial flutter is traditionally performed under the guidance of fluoroscopy without the use of a navigation system, but this is associated with increased radiation exposure to patients and staff. Advances in modern arrhythmology make it possible to create anatomical models of heart chambers and activation models of the excitation spreading along anatomical models, reducing the radiation load, but requiring additional equipment and skills. Aim: to compare the procedure duration and radiation load during radiofrequency catheter ablation of the cavo-tricuspid isthmus using 3D navigation with traditional methods. Materials and methods. The work was based on the analysis of treatment results in 84 patients at National M. Amosov Institute of Cardiovascular Surgery affiliated to National Academy of Medical Sciences of Ukraine in the period from 2014 to 2021. Depending on the imaging method, patients were divided into 2 groups. Group I included 31 patients who underwent radiofrequency cavo-tricuspid isthmus (CTI) ablation according to the traditional method under fluoroscopic control without using a navigation system. Group II comprised 27 patients in whom an anatomical model of the right atrium was created. Results. Success criteria were achieved in all groups, bidirectional block line was created at the level of the CTI. In group I, the average time from the first application to the restoration of sinus rhythm was 325 ± 25 s with an average number of applications of 7.4 ± 0.6 (from 5 to 10). The average procedure time was 43.0 ± 3.3 min, with an average X-ray time of 572 ± 44 s and an average dose area product (DAP) was 62.0 ± 5.0 Gy.cm2. In group II, the total duration of the first stage of the intervention was 312 ± 26 s. The average time to stopping tachycardia and restoring sinus rhythm was 230 ± 19 s. The average time from sinus rhythm restoration to confirmation of bidirectional CTI block was 71 ± 6 s with an average number of applications of 3.2 ± 3.0 per the procedure. The average procedure time was 41.5 ± 3.5 min, the average X-ray time was 120 ± 10 s, the average DAP was 15.0 ± 1.3 Gy.cm2. Conclusions. The usage of the anatomical model of the right atrium reduces X-ray exposure by 75.8 %, in comparison to the traditional technique, during radiofrequency catheter ablation of the cavo-tricuspid isthmus with similar procedure time. The anatomical model can be recommended for ablation of the cavo-tricuspid isthmus

Automated segmentation and morphological characterization of placental histology images based on a single labeled image

In this study, a novel method of data augmentation has been presented for the segmentation of placental histological images when the labeled data are scarce. This method generates new realizations of the placenta intervillous morphology while maintaining the general textures and orientations. As a result, a diversified artificial dataset of images is generated that can be used for training deep learning segmentation models. We have observed that on average the presented method of data augmentation led to a 42% decrease in the binary cross-entropy loss of the validation dataset compared to the common approach in the literature. Additionally, the morphology of the intervillous space is studied under the effect of the proposed image reconstruction technique, and the diversity of the artificially generated population is quantified. Due to the high resemblance of the generated images to the real ones, the applications of the proposed method may not be limited to placental histological images, and it is recommended that other types of tissues be investigated in future studies

Cardiac Electrophysiological Activation Pattern Estimation from Images using a Patient-Specific Database of Synthetic Image Sequences

International audienceWhile abnormal patterns of cardiac electrophysiological activation are at the origin of important cardiovascular diseases (e.g. arrhythmia, asynchrony), the only clinically available method to observe detailed left ventricular endocardial surface activation pattern is through invasive catheter mapping. However this electrophysiological activation controls the onset of the mechanical contraction, therefore important information about the electrophysiology could be deduced from the detailed observation of the resulting motion patterns. In this article, we present the study of this inverse cardiac electro-kinematic relationship. The objective is to predict the activation pattern knowing the cardiac motion from the analysis of cardiac image sequences. To achieve this, we propose to create a rich patientspecific database of synthetic time series of cardiac images using simulations of a personalized cardiac electromechanical model, in order to study this complex relationship between electrical activity and kinematic patterns in the context of this specific patient. We use this database to train a machine learning algorithm which estimates the depolarization times of each cardiac segment from global and regional kinematic descriptors based on displacements or strains and their derivatives. Finally, we use this learning to estimate the patient's electrical activation times using the acquired clinical images. Experiments on the inverse electro-kinematic learning are demonstrated on synthetic sequences and are evaluated on clinical data with promising results. The error calculated between our prediction and the invasive intracardiac mapping ground truth is relatively small (around 10 ms for ischemic patients and 20 ms for non-ischemic patient). This approach suggests the possibility of non-invasive electrophysiological pattern estimation using cardiac motion imaging

Contribuciones de las técnicas machine learning a la cardiología. Predicción de reestenosis tras implante de stent coronario

[ES]Antecedentes: Existen pocos temas de actualidad equiparables a la posibilidad de la tecnología actual para desarrollar las mismas capacidades que el ser humano, incluso en medicina. Esta capacidad de simular los procesos de inteligencia humana por parte de máquinas o sistemas informáticos es lo que conocemos hoy en día como inteligencia artificial. Uno de los campos de la inteligencia artificial con mayor aplicación a día de hoy en medicina es el de la predicción, recomendación o diagnóstico, donde se aplican las técnicas machine learning. Asimismo, existe un creciente interés en las técnicas de medicina de precisión, donde las técnicas machine learning pueden ofrecer atención médica individualizada a cada paciente. El intervencionismo coronario percutáneo (ICP) con stent se ha convertido en una práctica habitual en la revascularización de los vasos coronarios con enfermedad aterosclerótica obstructiva significativa. El ICP es asimismo patrón oro de tratamiento en pacientes con infarto agudo de miocardio; reduciendo las tasas de muerte e isquemia recurrente en comparación con el tratamiento médico. El éxito a largo plazo del procedimiento está limitado por la reestenosis del stent, un proceso patológico que provoca un estrechamiento arterial recurrente en el sitio de la ICP. Identificar qué pacientes harán reestenosis es un desafío clínico importante; ya que puede manifestarse como un nuevo infarto agudo de miocardio o forzar una nueva resvascularización del vaso afectado, y que en casos de reestenosis recurrente representa un reto terapéutico. Objetivos: Después de realizar una revisión de las técnicas de inteligencia artificial aplicadas a la medicina y con mayor profundidad, de las técnicas machine learning aplicadas a la cardiología, el objetivo principal de esta tesis doctoral ha sido desarrollar un modelo machine learning para predecir la aparición de reestenosis en pacientes con infarto agudo de miocardio sometidos a ICP con implante de un stent. Asimismo, han sido objetivos secundarios comparar el modelo desarrollado con machine learning con los scores clásicos de riesgo de reestenosis utilizados hasta la fecha; y desarrollar un software que permita trasladar esta contribución a la práctica clínica diaria de forma sencilla. Para desarrollar un modelo fácilmente aplicable, realizamos nuestras predicciones sin variables adicionales a las obtenidas en la práctica rutinaria. Material: El conjunto de datos, obtenido del ensayo GRACIA-3, consistió en 263 pacientes con características demográficas, clínicas y angiográficas; 23 de ellos presentaron reestenosis a los 12 meses después de la implantación del stent. Todos los desarrollos llevados a cabo se han hecho en Python y se ha utilizado computación en la nube, en concreto AWS (Amazon Web Services). Metodología: Se ha utilizado una metodología para trabajar con conjuntos de datos pequeños y no balanceados, siendo importante el esquema de validación cruzada anidada utilizado, así como la utilización de las curvas PR (precision-recall, exhaustividad-sensibilidad), además de las curvas ROC, para la interpretación de los modelos. Se han entrenado los algoritmos más habituales en la literatura para elegir el que mejor comportamiento ha presentado. Resultados: El modelo con mejores resultados ha sido el desarrollado con un clasificador extremely randomized trees; que superó significativamente (0,77; área bajo la curva ROC a los tres scores clínicos clásicos; PRESTO-1 (0,58), PRESTO-2 (0,58) y TLR (0,62). Las curvas exhaustividad sensibilidad ofrecieron una imagen más precisa del rendimiento del modelo extremely randomized trees que muestra un algoritmo eficiente (0,96) para no reestenosis, con alta exhaustividad y alta sensibilidad. Para un umbral considerado óptimo, de 1,000 pacientes sometidos a implante de stent, nuestro modelo machine learning predeciría correctamente 181 (18%) más casos en comparación con el mejor score de riesgo clásico (TLR). Las variables más importantes clasificadas según su contribución a las predicciones fueron diabetes, enfermedad coronaria en 2 ó más vasos, flujo TIMI post-ICP, plaquetas anormales, trombo post-ICP y colesterol anormal. Finalmente, se ha desarrollado una calculadora para trasladar el modelo a la práctica clínica. La calculadora permite estimar el riesgo individual de cada paciente y situarlo en una zona de riesgo, facilitando la toma de decisión al médico en cuanto al seguimiento adecuado para el mismo. Conclusiones: Aplicado inmediatamente después de la implantación del stent, un modelo machine learning diferencia mejor a aquellos pacientes que presentarán o no reestenosis respecto a los discriminadores clásicos actuales