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Cardiac anisotropy in boundary-element models for the electrocardiogram
The boundary-element method (BEM) is widely used for electrocardiogram (ECG) simulation. Its major disadvantage is its perceived inability to deal with the anisotropic electric conductivity of the myocardial interstitium, which led researchers to represent only intracellular anisotropy or neglect anisotropy altogether. We computed ECGs with a BEM model based on dipole sources that accounted for a âcompoundâ anisotropy ratio. The ECGs were compared with those computed by a finite-difference model, in which intracellular and interstitial anisotropy could be represented without compromise. For a given set of conductivities, we always found a compound anisotropy value that led to acceptable differences between BEM and finite-difference results. In contrast, a fully isotropic model produced unacceptably large differences. A model that accounted only for intracellular anisotropy showed intermediate performance. We conclude that using a compound anisotropy ratio allows BEM-based ECG models to more accurately represent both anisotropies
Numerical simulation of electrocardiograms for full cardiac cycles in healthy and pathological conditions
This work is dedicated to the simulation of full cycles of the electrical
activity of the heart and the corresponding body surface potential. The model
is based on a realistic torso and heart anatomy, including ventricles and
atria. One of the specificities of our approach is to model the atria as a
surface, which is the kind of data typically provided by medical imaging for
thin volumes. The bidomain equations are considered in their usual formulation
in the ventricles, and in a surface formulation on the atria. Two ionic models
are used: the Courtemanche-Ramirez-Nattel model on the atria, and the "Minimal
model for human Ventricular action potentials" (MV) by Bueno-Orovio, Cherry and
Fenton in the ventricles. The heart is weakly coupled to the torso by a Robin
boundary condition based on a resistor- capacitor transmission condition.
Various ECGs are simulated in healthy and pathological conditions (left and
right bundle branch blocks, Bachmann's bundle block, Wolff-Parkinson-White
syndrome). To assess the numerical ECGs, we use several qualitative and
quantitative criteria found in the medical literature. Our simulator can also
be used to generate the signals measured by a vest of electrodes. This
capability is illustrated at the end of the article
Assessment of the equivalent dipole layer source model in the reconstruction of cardiac activation times on the basis of BSPMs produced by an anisotropic model of the heart
Contains fulltext :
191955.pdf (Publisherâs version ) (Open Access
Multiscale Cohort Modeling of Atrial Electrophysiology : Risk Stratification for Atrial Fibrillation through Machine Learning on Electrocardiograms
Patienten mit Vorhofflimmern sind einem fĂŒnffach erhöhten Risiko fĂŒr einen ischĂ€mischen Schlaganfall ausgesetzt. Eine frĂŒhzeitige Erkennung und Diagnose der Arrhythmie wĂŒrde ein rechtzeitiges Eingreifen ermöglichen, um möglicherweise auftretende Begleiterkrankungen zu verhindern. Eine VergröĂerung des linken Vorhofs sowie fibrotisches Vorhofgewebe sind Risikomarker fĂŒr Vorhofflimmern, da sie die notwendigen Voraussetzungen fĂŒr die Aufrechterhaltung der chaotischen elektrischen Depolarisation im Vorhof erfĂŒllen. Mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens könnten Fibrose und eine VergröĂerung des linken Vorhofs basierend auf P Wellen des 12-Kanal Elektrokardiogramms im Sinusrhythmus automatisiert identifiziert werden. Dies könnte die Basis fĂŒr eine nicht-invasive Risikostrat- ifizierung neu auftretender Vorhofflimmerepisoden bilden, um anfĂ€llige Patienten fĂŒr ein prĂ€ventives Screening auszuwĂ€hlen.
Zu diesem Zweck wurde untersucht, ob simulierte Vorhof-Elektrokardiogrammdaten, die dem klinischen Trainingssatz eines maschinellen Lernmodells hinzugefĂŒgt wurden, zu einer verbesserten Klassifizierung der oben genannten Krankheiten bei klinischen Daten beitra- gen könnten. Zwei virtuelle Kohorten, die durch anatomische und funktionelle VariabilitĂ€t gekennzeichnet sind, wurden generiert und dienten als Grundlage fĂŒr die Simulation groĂer P Wellen-DatensĂ€tze mit genau bestimmbaren Annotationen der zugrunde liegenden Patholo- gie. Auf diese Weise erfĂŒllen die simulierten Daten die notwendigen Voraussetzungen fĂŒr die Entwicklung eines Algorithmus fĂŒr maschinelles Lernen, was sie von klinischen Daten unterscheidet, die normalerweise nicht in groĂer Zahl und in gleichmĂ€Ăig verteilten Klassen vorliegen und deren Annotationen möglicherweise durch unzureichende Expertenannotierung beeintrĂ€chtigt sind.
FĂŒr die SchĂ€tzung des Volumenanteils von linksatrialem fibrotischen Gewebe wurde ein merkmalsbasiertes neuronales Netz entwickelt. Im Vergleich zum Training des Modells mit nur klinischen Daten, fĂŒhrte das Training mit einem hybriden Datensatz zu einer Reduzierung des Fehlers von durchschnittlich 17,5 % fibrotischem Volumen auf 16,5 %, ausgewertet auf einem rein klinischen Testsatz. Ein Long Short-Term Memory Netzwerk, das fĂŒr die Unterscheidung zwischen gesunden und P Wellen von vergröĂerten linken Vorhöfen entwickelt wurde, lieferte eine Genauigkeit von 0,95 wenn es auf einem hybriden Datensatz trainiert wurde, von 0,91 wenn es nur auf klinischen Daten trainiert wurde, die alle mit 100 % Sicherheit annotiert wurden, und von 0,83 wenn es auf einem klinischen Datensatz trainiert wurde, der alle Signale unabhĂ€ngig von der Sicherheit der Expertenannotation enthielt.
In Anbetracht der Ergebnisse dieser Arbeit können Elektrokardiogrammdaten, die aus elektrophysiologischer Modellierung und Simulationen an virtuellen Patientenkohorten resul- tieren und relevante VariabilitĂ€tsaspekte abdecken, die mit realen Beobachtungen ĂŒbereinstim- men, eine wertvolle Datenquelle zur Verbesserung der automatisierten Risikostratifizierung von Vorhofflimmern sein. Auf diese Weise kann den Nachteilen klinischer DatensĂ€tze fĂŒr die Entwicklung von Modellen des maschinellen Lernens entgegengewirkt werden. Dies trĂ€gt letztendlich zu einer frĂŒhzeitigen Erkennung der Arrhythmie bei, was eine rechtzeitige Auswahl geeigneter Behandlungsstrategien ermöglicht und somit das Schlaganfallrisiko der betroffenen Patienten verringert
Comparison of Propagation Models and Forward Calculation Methods on Cellular, Tissue and Organ Scale Atrial Electrophysiology
The bidomain model and the finite element method are an established standard to mathematically describe cardiac electrophysiology, but are both suboptimal choices for fast and large-scale simulations due to high computational costs. We investigate to what extent simplified approaches for propagation models (monodomain, reaction-Eikonal and Eikonal) and forward calculation (boundary element and infinite volume conductor) deliver markedly accelerated, yet physiologically accurate simulation results in atrial electrophysiology. Methods: We compared action potential durations, local activation times (LATs), and electrocardiograms (ECGs) for sinus rhythm simulations on healthy and fibrotically infiltrated atrial models. Results: All simplified model solutions yielded LATs and P waves in accurate accordance with the bidomain results. Only for the Eikonal model with pre-computed action potential templates shifted in time to derive transmembrane voltages, repolarization behavior notably deviated from the bidomain results. ECGs calculated with the boundary element method were characterized by correlation coefficients >0.9 compared to the finite element method. The infinite volume conductor method led to lower correlation coefficients caused predominantly by systematic overestimations of P wave amplitudes in the precordial leads. Conclusion: Our results demonstrate that the Eikonal model yields accurate LATs and combined with the boundary element method precise ECGs compared to markedly more expensive full bidomain simulations. However, for an accurate representation of atrial repolarization dynamics, diffusion terms must be accounted for in simplified models. Significance: Simulations of atrial LATs and ECGs can be notably accelerated to clinically feasible time frames at high accuracy by resorting to the Eikonal and boundary element methods
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