A Computational Based Approach for Non-invasive Localization of Atrial ectopic foci

Las arritmias auriculares son las arritmias cardı́acas más comunes, afectan a seis millones de personas en Europa e imponen una enorme carga sanitaria en la sociedad. Las nuevas tecnologı́as médicas están ayudando a los electrofisiólogos a adaptar el tratamiento a cada paciente de diferentes maneras. Por ejemplo, la resonancia magnética (MRI) permite evaluar la distribución espacial de la fibrosis auricular; los mapas electroanatómicos (EAM) permiten obtener una caracterización eléctrica de los tejidos en tiempo real; Las imágenes electrocardiográficas (ECGI) permiten estudiar la actividad eléctrica cardı́aca de forma no invasiva; y la ablación por radiofrecuencia (RFA), permite eliminar el tejido patológico en el corazón que desencadena o mantiene una arritmia. A pesar del acceso a tecnologı́as avanzadas y de la existencia de guı́as clı́nicas bien desarrolladas para el tratamiento de las arritmias auriculares, las tasas de éxito del tratamiento a largo plazo siguen siendo bajas, debido a la complejidad de la enfermedad. Por lo tanto, existe una necesidad imperiosa de mejorar los resultados clı́nicos en beneficio de los pacientes y el sistema de salud. Se podrı́an emplear modelos biofı́sicos detallados de las aurı́culas y el torso para integrar todos los datos del paciente en un solo modelo 3D de referencia capaz de reproducir los complejos patrones de activación eléctrica observados en experimentos y la clı́nica. Sin embargo, existen algunas limitaciones relacionadas con la dificultad de construir tales modelos para cada paciente o realizar un número considerable de simulaciones para planificar la terapia óptima de RFA. Teniendo en cuenta todas esas limitaciones, proponemos utilizar modelos biofı́sicos detallados y simulaciones como una herramienta para entrenar sistemas de aprendizaje automático, para lo cual dispondrı́amos de todos los datos y variables del problema, que serı́an imposibles de obtener en un entorno clı́nico real. Por lo tanto, podemos realizar cientos de simulaciones electrofisiológicas, considerando una variedad de escenarios y patologı́as comunes, y entrenar un sistema que deberı́a ser capaz de reconocerlos a partir de un conjunto limitado de datos no invasivos del paciente, como un electrocardiograma (ECG), o mapa de potencial de superficie corporal (BSPM).Abstract Atrial arrhythmias are the most common cardiac arrhythmia, affecting six million people in Europe and imposing a huge healthcare bur- den on society. New technologies are helping electrophysiologists to tailor the treatment to each patient in different ways. For instance, magnetic resonance imaging (MRI) allows to assess the spatial distribution of atrial fibrosis; electro-anatomical maps (EAM) permit to obtain an electrical char- acterization of tissue in real-time; electrocardiographic imaging (ECGI) al- lows to study cardiac electrical activity non-invasively; and radiofrequency ablation (RFA), allows to eliminate pathological tissue in the heart that is triggering or sustaining an arrhythmia. Despite the access to advanced technologies and well-developed clinical guidelines for the management of atrial arrhythmia, long-term treatment success rates remain low, due to the complexity of the disease. Therefore, there is a compelling need to improve clinical outcomes for the benefit of patients and the healthcare system. Detailed biophysical models of the atria and torso could be employed to integrate all the patient data into a single reference 3D model able to re- produce the complex electrical activation patterns observed in experiments and clinics. However, there are some limitations related to the difficulty of building such models for each patient, or performing a substantial number of simulations to plan the optimal RFA therapy. Considering all those lim- itations, we propose to use detailed biophysical models and simulations as a tool to train machine learning systems, for which we have all the ground- truth data which would be impossible to obtain in a real clinical setting. Therefore, we can perform hundreds of electrophysiology simulations, con- sidering a variety of common scenarios and pathologies, and train a system that should be able to recognize them from a limited set of non-invasive pa- tient data, such as an electrocardiogram (ECG), or a body surface potential map (BSPM)

Computational modeling of cardiac electrophysiology and arrhythmogenesis: toward clinical translation

The complexity of cardiac electrophysiology, involving dynamic changes in numerous components across multiple spatial (from ion channel to organ) and temporal (from milliseconds to days) scales, makes an intuitive or empirical analysis of cardiac arrhythmogenesis challenging. Multiscale mechanistic computational models of cardiac electrophysiology provide precise control over individual parameters, and their reproducibility enables a thorough assessment of arrhythmia mechanisms. This review provides a comprehensive analysis of models of cardiac electrophysiology and arrhythmias, from the single cell to the organ level, and how they can be leveraged to better understand rhythm disorders in cardiac disease and to improve heart patient care. Key issues related to model development based on experimental data are discussed, and major families of human cardiomyocyte models and their applications are highlighted. An overview of organ-level computational modeling of cardiac electrophysiology and its clinical applications in personalized arrhythmia risk assessment and patient-specific therapy of atrial and ventricular arrhythmias is provided. The advancements presented here highlight how patient-specific computational models of the heart reconstructed from patient data have achieved success in predicting risk of sudden cardiac death and guiding optimal treatments of heart rhythm disorders. Finally, an outlook toward potential future advances, including the combination of mechanistic modeling and machine learning/artificial intelligence, is provided. As the field of cardiology is embarking on a journey toward precision medicine, personalized modeling of the heart is expected to become a key technology to guide pharmaceutical therapy, deployment of devices, and surgical interventions

Computational modelling of the human heart and multiscale simulation of its electrophysiological activity aimed at the treatment of cardiac arrhythmias related to ischaemia and Infarction

[ES] Las enfermedades cardiovasculares constituyen la principal causa de morbilidad y mortalidad a nivel mundial, causando en torno a 18 millones de muertes cada año. De entre ellas, la más común es la enfermedad isquémica cardíaca, habitualmente denominada como infarto de miocardio (IM). Tras superar un IM, un considerable número de pacientes desarrollan taquicardias ventriculares (TV) potencialmente mortales durante la fase crónica del IM, es decir, semanas, meses o incluso años después la fase aguda inicial. Este tipo concreto de TV normalmente se origina por una reentrada a través de canales de conducción (CC), filamentos de miocardio superviviente que atraviesan la cicatriz del infarto fibrosa y no conductora. Cuando los fármacos anti-arrítmicos resultan incapaces de evitar episodios recurrentes de TV, la ablación por radiofrecuencia (ARF), un procedimiento mínimamente invasivo realizado mediante cateterismo en el laboratorio de electrofisiología (EF), se usa habitualmente para interrumpir de manera permanente la propagación eléctrica a través de los CCs responsables de la TV. Sin embargo, además de ser invasivo, arriesgado y requerir mucho tiempo, en casos de TVs relacionadas con IM crónico, hasta un 50% de los pacientes continúa padeciendo episodios recurrentes de TV tras el procedimiento de ARF. Por tanto, existe la necesidad de desarrollar nuevas estrategias pre-procedimiento para mejorar la planificación de la ARF y, de ese modo, aumentar esta tasa de éxito relativamente baja. En primer lugar, realizamos una revisión exhaustiva de la literatura referente a los modelos cardiacos 3D existentes, con el fin de obtener un profundo conocimiento de sus principales características y los métodos usados en su construcción, con especial atención sobre los modelos orientados a simulación de EF cardíaca. Luego, usando datos clínicos de un paciente con historial de TV relacionada con infarto, diseñamos e implementamos una serie de estrategias y metodologías para (1) generar modelos computacionales 3D específicos de paciente de ventrículos infartados que puedan usarse para realizar simulaciones de EF cardíaca a nivel de órgano, incluyendo la cicatriz del infarto y la región circundante conocida como zona de borde (ZB); (2) construir modelos 3D de torso que permitan la obtención del ECG simulado; y (3) llevar a cabo estudios in-silico de EF personalizados y pre-procedimiento, tratando de replicar los verdaderos estudios de EF realizados en el laboratorio de EF antes de la ablación. La finalidad de estas metodologías es la de localizar los CCs en el modelo ventricular 3D para ayudar a definir los objetivos de ablación óptimos para el procedimiento de ARF. Por último, realizamos el estudio retrospectivo por simulación de un caso, en el que logramos inducir la TV reentrante relacionada con el infarto usando diferentes configuraciones de modelado para la ZB. Validamos nuestros resultados mediante la reproducción, con una precisión razonable, del ECG del paciente en TV, así como en ritmo sinusal a partir de los mapas de activación endocárdica obtenidos invasivamente mediante sistemas de mapeado electroanatómico en este último caso. Esto permitió encontrar la ubicación y analizar las características del CC responsable de la TV clínica. Cabe destacar que dicho estudio in-silico de EF podría haberse efectuado antes del procedimiento de ARF, puesto que nuestro planteamiento está completamente basado en datos clínicos no invasivos adquiridos antes de la intervención real. Estos resultados confirman la viabilidad de la realización de estudios in-silico de EF personalizados y pre-procedimiento de utilidad, así como el potencial del abordaje propuesto para llegar a ser en un futuro una herramienta de apoyo para la planificación de la ARF en casos de TVs reentrantes relacionadas con infarto. No obstante, la metodología propuesta requiere de notables mejoras y validación por medio de es[CA] Les malalties cardiovasculars constitueixen la principal causa de morbiditat i mortalitat a nivell mundial, causant entorn a 18 milions de morts cada any. De elles, la més comuna és la malaltia isquèmica cardíaca, habitualment denominada infart de miocardi (IM). Després de superar un IM, un considerable nombre de pacients desenvolupen taquicàrdies ventriculars (TV) potencialment mortals durant la fase crònica de l'IM, és a dir, setmanes, mesos i fins i tot anys després de la fase aguda inicial. Aquest tipus concret de TV normalment s'origina per una reentrada a través dels canals de conducció (CC), filaments de miocardi supervivent que travessen la cicatriu de l'infart fibrosa i no conductora. Quan els fàrmacs anti-arítmics resulten incapaços d'evitar episodis recurrents de TV, l'ablació per radiofreqüència (ARF), un procediment mínimament invasiu realitzat mitjançant cateterisme en el laboratori de electrofisiologia (EF), s'usa habitualment per a interrompre de manera permanent la propagació elèctrica a través dels CCs responsables de la TV. No obstant això, a més de ser invasiu, arriscat i requerir molt de temps, en casos de TVs relacionades amb IM crònic fins a un 50% dels pacients continua patint episodis recurrents de TV després del procediment d'ARF. Per tant, existeix la necessitat de desenvolupar noves estratègies pre-procediment per a millorar la planificació de l'ARF i, d'aquesta manera, augmentar la taxa d'èxit, que es relativament baixa. En primer lloc, realitzem una revisió exhaustiva de la literatura referent als models cardíacs 3D existents, amb la finalitat d'obtindre un profund coneixement de les seues principals característiques i els mètodes usats en la seua construcció, amb especial atenció sobre els models orientats a simulació de EF cardíaca. Posteriorment, usant dades clíniques d'un pacient amb historial de TV relacionada amb infart, dissenyem i implementem una sèrie d'estratègies i metodologies per a (1) generar models computacionals 3D específics de pacient de ventricles infartats capaços de realitzar simulacions de EF cardíaca a nivell d'òrgan, incloent la cicatriu de l'infart i la regió circumdant coneguda com a zona de vora (ZV); (2) construir models 3D de tors que permeten l'obtenció del ECG simulat; i (3) dur a terme estudis in-silico de EF personalitzats i pre-procediment, tractant de replicar els vertaders estudis de EF realitzats en el laboratori de EF abans de l'ablació. La finalitat d'aquestes metodologies és la de localitzar els CCs en el model ventricular 3D per a ajudar a definir els objectius d'ablació òptims per al procediment d'ARF. Finalment, a manera de prova de concepte, realitzem l'estudi retrospectiu per simulació d'un cas, en el qual aconseguim induir la TV reentrant relacionada amb l'infart usant diferents configuracions de modelatge per a la ZV. Validem els nostres resultats mitjançant la reproducció, amb una precisió raonable, del ECG del pacient en TV, així com en ritme sinusal a partir dels mapes d'activació endocardíac obtinguts invasivament mitjançant sistemes de mapatge electro-anatòmic en aquest últim cas. Això va permetre trobar la ubicació i analitzar les característiques del CC responsable de la TV clínica. Cal destacar que aquest estudi in-silico de EF podria haver-se efectuat abans del procediment d'ARF, ja que el nostre plantejament està completament basat en dades clíniques no invasius adquirits abans de la intervenció real. Aquests resultats confirmen la viabilitat de la realització d'estudis in-silico de EF personalitzats i pre-procediment d'utilitat, així com el potencial de l'abordatge proposat per a arribar a ser en un futur una eina de suport per a la planificació de l'ARF en casos de TVs reentrants relacionades amb infart. No obstant això, la metodologia proposada requereix de notables millores i validació per mitjà d'estudis de simulació amb grans cohorts de pacients.[EN] Cardiovascular diseases represent the main cause of morbidity and mortality worldwide, causing around 18 million deaths every year. Among these diseases, the most common one is the ischaemic heart disease, usually referred to as myocardial infarction (MI). After surviving to a MI, a considerable number of patients develop life-threatening ventricular tachycardias (VT) during the chronic stage of the MI, that is, weeks, months or even years after the initial acute phase. This particular type of VT is typically sustained by reentry through slow conducting channels (CC), which are filaments of surviving myocardium that cross the non-conducting fibrotic infarct scar. When anti-arrhythmic drugs are unable to prevent recurrent VT episodes, radiofrequency ablation (RFA), a minimally invasive procedure performed by catheterization in the electrophysiology (EP) laboratory, is commonly used to interrupt the electrical conduction through the CCs responsible for the VT permanently. However, besides being invasive, risky and time-consuming, in the cases of VTs related to chronic MI, up to 50% of patients continue suffering from recurrent VT episodes after the RFA procedure. Therefore, there exists a need to develop novel pre-procedural strategies to improve RFA planning and, thereby, increase this relatively low success rate. First, we conducted an exhaustive review of the literature associated with the existing 3D cardiac models in order to gain a deep knowledge about their main features and the methods used for their construction, with special focus on those models oriented to simulation of cardiac EP. Later, using a clinical dataset of a chronically infarcted patient with a history of infarct-related VT, we designed and implemented a number of strategies and methodologies to (1) build patient-specific 3D computational models of infarcted ventricles that can be used to perform simulations of cardiac EP at the organ level, including the infarct scar and the surrounding region known as border zone (BZ); (2) construct 3D torso models that enable to compute the simulated ECG; and (3) carry out pre-procedural personalized in-silico EP studies, trying to replicate the actual EP studies conducted in the EP laboratory prior to the ablation. The goal of these methodologies is to allow locating the CCs into the 3D ventricular model in order to help in defining the optimal ablation targets for the RFA procedure. Lastly, as a proof-of-concept, we performed a retrospective simulation case study, in which we were able to induce an infarct-related reentrant VT using different modelling configurations for the BZ. We validated our results by reproducing with a reasonable accuracy the patient's ECG during VT, as well as in sinus rhythm from the endocardial activation maps invasively recorded via electroanatomical mapping systems in this latter case. This allowed us to find the location and analyse the features of the CC responsible for the clinical VT. Importantly, such in-silico EP study might have been conducted prior to the RFA procedure, since our approach is completely based on non-invasive clinical data acquired before the real intervention. These results confirm the feasibility of performing useful pre-procedural personalized in-silico EP studies, as well as the potential of the proposed approach to become a helpful tool for RFA planning in cases of infarct-related reentrant VTs in the future. Nevertheless, the developed methodology requires further improvements and validation by means of simulation studies including large cohorts of patients.During the carrying out of this doctoral thesis, the author Alejandro Daniel López Pérez was financially supported by the Ministerio de Economía, Industria y Competitividad of Spain through the program Ayudas para contratos predoctorales para la formación de doctores, with the grant number BES-2013-064089.López Pérez, AD. (2019). Computational modelling of the human heart and multiscale simulation of its electrophysiological activity aimed at the treatment of cardiac arrhythmias related to ischaemia and Infarction [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/124973TESI

Modeling Human Atrial Patho-Electrophysiology from Ion Channels to ECG - Substrates, Pharmacology, Vulnerability, and P-Waves

Half of the patients suffering from atrial fibrillation (AF) cannot be treated adequately, today. This thesis presents multi-scale computational methods to advance our understanding of patho-mechanisms, to improve the diagnosis of patients harboring an arrhythmogenic substrate, and to tailor therapy. The modeling pipeline ranges from ion channels on the subcellular level up to the ECG on the body surface. The tailored therapeutic approaches carry the potential to reduce the burden of AF

Cardiac Arrhythmias

The most intimate mechanisms of cardiac arrhythmias are still quite unknown to scientists. Genetic studies on ionic alterations, the electrocardiographic features of cardiac rhythm and an arsenal of diagnostic tests have done more in the last five years than in all the history of cardiology. Similarly, therapy to prevent or cure such diseases is growing rapidly day by day. In this book the reader will be able to see with brighter light some of these intimate mechanisms of production, as well as cutting-edge therapies to date. Genetic studies, electrophysiological and electrocardiographyc features, ion channel alterations, heart diseases still unknown , and even the relationship between the psychic sphere and the heart have been exposed in this book. It deserves to be read

Feasibility of improving risk stratification in the inherited cardiac conditions

Fatal ventricular arrhythmias can occur in patients with Hypertrophic Cardiomyopathy, Brugada Syndrome and rarely in patients with normal cardiac investigations. Despite very different pathogeneses, we hypothesised that a common electrophysiological substrate precipitates these arrhythmias and could be used as a marker for risk stratification. In Chapter 3 of this thesis, we found that fewer than half the cardiac arrest survivors with Brugada Syndrome would have been offered prophylactic defibrillators based on current risk scoring, highlighting the need for better risk stratification. Our group previously used a commercially available 252-electrode vest which constructs ventricular electrograms onto a CT image of the heart to show exercise related differences in high-risk patients. In Chapter 4, we applied this method to Brugada patients, but could not reproduce prior results. Further investigation revealed periodic changes in activation patterns after exercise that could explain this discrepancy. An alternative matrix approach was developed to overcome this problem. Exercise induced conduction heterogeneity differentiated Brugada patients from unaffected controls, but not those surviving cardiac arrest. However, if considered alongside spontaneous type 1 ECG and syncope, inducible conduction heterogeneity markedly improved identification of Brugada cardiac arrest survivors. In Chapter 5 the method was shown to differentiate idiopathic ventricular fibrillation patients from those fully recovered from acute ischaemic cardiac arrest, implying a permanent electrophysiological abnormality. In Chapter 8, we showed prolonged mean local activation times and activation-recovery intervals in hypertrophic cardiomyopathy cardiac arrest survivors compared to those without previous ventricular arrhythmia. These metrics were combined into both logistic regression and support vector machine models to strongly differentiate the groups. We concluded that electrophysiological changes could identify cardiac arrest survivors in various cardiac conditions, but a single factor common pathway was not established. Prospective studies are required to determine if using these parameters could enhance current risk stratification for sudden death.Open Acces

Modeling Human Atrial Patho-Electrophysiology from Ion Channels to ECG - Substrates, Pharmacology, Vulnerability, and P-Waves

Half of the patients suffering from atrial fibrillation (AF) cannot be treated adequately, today. This book presents multi-scale computational methods to advance our understanding of patho-mechanisms, to improve the diagnosis of patients harboring an arrhythmogenic substrate, and to tailor therapy. The modeling pipeline ranges from ion channels on the subcellular level up to the ECG on the body surface. The tailored therapeutic approaches carry the potential to reduce the burden of AF

Estimation of Atrial Electrical Complexity during Atrial Fibrillation by Solving the Inverse Problem of Electrocardiography

Tesis por compendio[ES] La fibrilación auricular (FA) es la arritmia más prevalente en el mundo y está asociada con una elevada morbilidad, mortalidad y costes sanitarios. A pesar de los avances en opciones de tratamiento farmacológico y terapia de ablación, el manejo de la FA todavía tiene margen de mejora. La imagen electrocardiográfica (ECGI) se ha destacado como un prometedor método no invasivo para evaluar la electrofisiología cardíaca y guiar las decisiones terapéuticas en casos de fibrilación auricular. No obstante, el ECGI se enfrenta a desafíos como la necesidad de resolver de manera precisa el denominado problema inverso de la electrocardiografía y de optimizar la calidad de las reconstrucciones de ECGI. Además, la integración del ECGI en los procesos clínicos rutinarios sigue siendo un reto, en gran medida debido a los costos que supone la necesidad de imágenes cardíacas. Por ello, los objetivos principales de esta tesis doctoral son impulsar la tecnología ECGI mediante la determinación de sus requisitos técnicos mínimos y la mejora de las metodologías existentes para obtener señales de ECGI precisas. Asimismo, buscamos evaluar la capacidad de ECGI para cuantificar de forma no invasiva la complejidad de la FA. Para lograr estos objetivos, se han llevado a cabo diversos estudios a lo largo de la tesis, desde el perfeccionamiento del ECGI hasta la evaluación de la FA utilizando esta tecnología. En primer lugar, se han estudiado los requisitos geométricos y de señal del problema inverso mediante el estudio de los efectos de la densidad de la malla del torso y la distribución de electrodos en la precisión del ECGI, lo que ha conducido a la identificación del número mínimo de nodos y su distribución en la malla del torso. Además, hemos identificado que para obtener señales de ECGI de alta calidad, es crucial la correcta disposición de los electrodos en la malla del torso reconstruido. Asimismo, se ha definido y evaluado una nueva metodología de ECGI sin necesidad de usar técnicas de imagen cardiaca. Para ello, hemos comparado métricas derivadas del ECGI calculadas con la geometría original del corazón de los pacientes con las métricas medidas en diferentes geometrías cardíacas. Nuestros resultados han mostrado que el ECGI sin necesidad de imágenes cardíacas es efectivo para la correcta cuantificación y localización de los patrones y zonas que mantienen la FA. En paralelo, hemos optimizado la regularización de Tikhonov de orden cero actual y la optimización de la curva L para el cálculo de las señales ECGI, investigando cómo el ruido eléctrico y las incertidumbres geométricas influyen en la regularización. A partir de ello, propusimos un nuevo criterio que realza la precisión de las soluciones de ECGI en escenarios con incertidumbre debido a condiciones de señal no ideales. En segundo lugar, en esta tesis doctoral, se han llevado a cabo múltiples análisis relativos a diferentes metodologías de procesado de señales y obtención métricas derivadas del ECGI con el fin de caracterizar mejor el sustrato cardíaco y la actividad reentrante en las señales de ECGI de pacientes con FA. Con el objetivo de obtener una comprensión más profunda de los mecanismos electrofisiológicos subyacentes a la FA, hemos establecido la estrategia de filtrado óptima para extraer patrones reentrantes específicos del paciente y métricas derivadas de señales ECGI. Además, hemos investigado la reproducibilidad de los mapas de reentradas derivados de las señales de ECGI y hemos encontrado su relación con el éxito de la ablación de venas pulmonares (PVI). Nuestros resultados han mostrado que una mayor reproducibilidad en los patrones reentrantes de FA detectados con ECGI está relacionada con el éxito de la PVI, creando una metodología para estratificar a los pacientes con FA antes de los procedimientos de ablación.[CA] La fibril·lació auricular (FA) és l'arrítmia més prevalent al món i està associada amb una elevada morbiditat, mortalitat i costos sanitaris. Malgrat els avanços en opcions de tractament farmacològic i teràpies d'ablació, el maneig de la FA encara té marge de millora. La imatge electrocardiogràfica (ECGI) s'ha destacat com un prometedor mètode no invasiu per a avaluar l'electrofisiologia cardíaca i guiar les decisions terapèutiques en casos de fibril·lació auricular. No obstant això, l'ECGI s'enfronta a desafiaments com la necessitat de resoldre de manera precisa el denominat problema invers de la electrocardiografia i d'optimitzar la qualitat de les reconstruccions de ECGI. A més, la integració del ECGI en els processos clínics rutinaris continua sent un repte, en gran manera a causa dels costos que suposa la necessitat d'imatges cardíaques. Per això, els objectius principals d'aquesta tesi doctoral són impulsar la tecnologia de l'ECGI mitjançant la determinació dels seus requisits tècnics mínims i la millora de les metodologies existents per obtenir senyals d'ECGI precises. A més, busquem avaluar la capacitat de l'ECGI per quantificar de forma no invasiva la complexitat de la FA. Per a aconseguir aquests objectius, s'han dut a terme diversos estudis al llarg de la tesi, des del perfeccionament de l'ECGI fins a l'avaluació de la FA utilitzant aquesta tecnologia. En primer lloc, hem estudiat els requisits geomètrics i de senyal del problema invers mitjançant l'estudi dels efectes de la densitat de la malla del tors i la distribució d'elèctrodes en la precisió de l'ECGI, el que ha conduït a la identificació del nombre mínim de nodes i la seva distribució en la malla del tors. A més, hem identificat que per obtindre senyals d'ECGI d'alta qualitat, és crucial la correcta disposició dels elèctrodes en la malla del tors reconstruïda. També s'ha definit i avaluat una nova metodologia d'ECGI sense necessitat d'utilitzar tècniques d'imatge cardíaca. Per a això, hem comparat mètriques derivades de l'ECGI calculades amb la geometria original del cor dels pacients amb les mètriques mesurades en diferents geometries cardíaques. Els nostres resultats han mostrat que l'ECGI sense necessitat d'imatges cardíaques és efectiu per a la correcta quantificació i localització dels patrons i zones que mantenen la FA. Paral·lelament, hem optimitzat la regularització de Tikhonov d'ordre zero actual i l'optimització de la corba L per al càlcul de les senyals d'ECGI, investigant com el soroll elèctric i les incerteses geomètriques influeixen en la regularització. Addicionalment, vam proposar un nou criteri que reforça la precisió de les solucions d'ECGI en escenaris amb incertesa degut a condicions de senyal no ideals. En segon lloc, en aquesta tesi doctoral, s'han dut a terme múltiples anàlisis relatius a diferents metodologies de processament de senyals i obtenció de mètriques derivades de l'ECGI amb l'objectiu de caracteritzar millor el substrat cardíac i l'activitat reentrant en les senyals d'ECGI de pacients amb FA. Amb l'objectiu d'obtindre una comprensió més profunda dels mecanismes electrofisiològics subjacents a la FA, hem establert l'estratègia de filtrat òptima per extreure patrons reentrants específics del pacient i mètriques derivades de senyals ECGI. A més, hem investigat la reproductibilitat dels mapes de reentrades derivats de les senyals d'ECGI i hem trobat la seva relació amb l'èxit de l'ablació de venes pulmonars (PVI). Els nostres resultats han mostrat que una major reproductibilitat en els patrons reentrants de FA detectats amb ECGI està relacionada amb l'èxit de la PVI, creant una metodologia per estratificar els pacients amb FA abans dels procediments d'ablació.[EN] Atrial fibrillation (AF) is the most prevalent arrhythmia in the world and is associated with significant morbidity, mortality, and healthcare costs. Despite advancements in pharmaceutical treatment alternatives and ablation therapy, AF management remains suboptimal. Electrocardiographic Imaging (ECGI) has emerged as a promising non-invasive method for assessing cardiac electrophysiology and guiding therapeutic decisions in atrial fibrillation. However, ECGI faces challenges in dealing with accurately resolving the ill-posed inverse problem of electrocardiography and optimizing the quality of ECGI reconstructions. Additionally, the integration of ECGI into clinical workflows is still a challenge that is hindered by the associated costs arising from the need for cardiac imaging. For this purpose, the main objectives of this PhD thesis are to advance ECGI technology by determining the minimal technical requirements and refining existing methodologies for acquiring accurate ECGI signals. In addition, we aim to assess the capacity of ECGI for noninvasively quantifying AF complexity. To fulfill these objectives, several studies were developed throughout the thesis, advancing from ECGI enhancement to AF evaluation using ECGI. Firstly, geometric and signal requirements of the inverse problem were addressed by studying the effects of torso mesh density and electrode distribution on ECGI accuracy, leading to the identification of the minimal number of nodes and their distribution on the torso mesh. Besides, we identified that the correct location of the electrodes on the reconstructed torso mesh is critical for the accurate ECGI signal obtention. Additionally, a new methodology of imageless ECGI was defined and assessed by comparing ECGI-derived drivers computed with the original heart geometry of the patients to the drivers measured in different heart geometries. Our results showed the ability of imageless ECGI to the correct quantification and location of atrial fibrillation drivers, validating the use of ECGI without the need for cardiac imaging. Also, the current state of-the-art zero-order Tikhonov regularization and L-curve optimization for computing ECGI signals were improved by investigating the impact of electrical noise and geometrical uncertainties on the regularization. We proposed a new criterion that enhances the accuracy and reliability of ECGI solutions in situations with uncertainty from unfavorable signal conditions. Secondly, in this PhD thesis, several analyses, signal processing methodologies, and ECGIderived metrics were investigated to better characterize the cardiac substrate and reentrant activity in ECGI signals from AF patients. With the objective of obtaining a deeper understanding of the electrophysiological mechanisms underlying AF, we established the optimal filtering strategy to extract patient-specific reentrant patterns and derived metrics in ECGI signals. Furthermore, we investigated the reproducibility of the obtained ECGI-reentrant maps and linked them to the success of PVI ablation. Our results showed that higher reproducibility on AF drivers detected with ECGI is linked with the success of PVI, creating a proof-of-concept mechanism for stratifying AF patients prior to ablation procedures.This work was supported by: Instituto de Salud Carlos III, and Ministerio de Ciencia e Innovación (supported by FEDER Fondo Europeo de Desarrollo Regional DIDIMO PLEC2021- 007614, ESSENCE PID2020-119364RB-I00, and RYC2018- 024346B-750), EIT Health (Activity code SAVE-COR 220385, EIT Health is supported by EIT, a body of the European Union) and Generalitat Valenciana Conselleria d’Educació, Investigació, Cultura i Esport (ACIF/2020/265 and BEFPI/2021/062).Molero Alabau, R. (2023). Estimation of Atrial Electrical Complexity during Atrial Fibrillation by Solving the Inverse Problem of Electrocardiography [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/199029Compendi

Planification de l’ablation radiofréquence des arythmies cardiaques en combinant modélisation et apprentissage automatique

Cardiac arrhythmias are heart rhythm disruptions which can lead to sudden cardiac death. They require a deeper understanding for appropriate treatment planning. In this thesis, we integrate personalized structural and functional data into a 3D tetrahedral mesh of the biventricular myocardium. Next, the Mitchell-Schaeffer (MS) simplified biophysical model is used to study the spatial heterogeneity of electrophysiological (EP) tissue properties and their role in arrhythmogenesis. Radiofrequency ablation (RFA) with the elimination of local abnormal ventricular activities (LAVA) has recently arisen as a potentially curative treatment for ventricular tachycardia but the EP studies required to locate LAVA are lengthy and invasive. LAVA are commonly found within the heterogeneous scar, which can be imaged non-invasively with 3D delayed enhanced magnetic resonance imaging (DE-MRI). We evaluate the use of advanced image features in a random forest machine learning framework to identify areas of LAVA-inducing tissue. Furthermore, we detail the dataset’s inherent error sources and their formal integration in the training process. Finally, we construct MRI-based structural patient-specific heart models and couple them with the MS model. We model a recording catheter using a dipole approach and generate distinct normal and LAVA-like electrograms at locations where they have been found in clinics. This enriches our predictions of the locations of LAVA-inducing tissue obtained through image-based learning. Confidence maps can be generated and analyzed prior to RFA to guide the intervention. These contributions have led to promising results and proofs of concepts.Les arythmies sont des perturbations du rythme cardiaque qui peuvent entrainer la mort subite et requièrent une meilleure compréhension pour planifier leur traitement. Dans cette thèse, nous intégrons des données structurelles et fonctionnelles à un maillage 3D tétraédrique biventriculaire. Le modèle biophysique simplifié de Mitchell-Schaeffer (MS) est utilisé pour étudier l’hétérogénéité des propriétés électrophysiologiques (EP) du tissu et leur rôle sur l’arythmogénèse. L’ablation par radiofréquence (ARF) en éliminant les activités ventriculaires anormales locales (LAVA) est un traitement potentiellement curatif pour la tachycardie ventriculaire, mais les études EP requises pour localiser les LAVA sont longues et invasives. Les LAVA se trouvent autour de cicatrices hétérogènes qui peuvent être imagées de façon non-invasive par IRM à rehaussement tardif. Nous utilisons des caractéristiques d’image dans un contexte d’apprentissage automatique avec des forêts aléatoires pour identifier des aires de tissu qui induisent des LAVA. Nous détaillons les sources d’erreur inhérentes aux données et leur intégration dans le processus d’apprentissage. Finalement, nous couplons le modèle MS avec des géométries du coeur spécifiques aux patients et nous modélisons le cathéter avec une approche par un dipôle pour générer des électrogrammes normaux et des LAVA aux endroits où ils ont été localisés en clinique. Cela améliore la prédiction de localisation du tissu induisant des LAVA obtenue par apprentissage sur l’image. Des cartes de confiance sont générées et peuvent être utilisées avant une ARF pour guider l’intervention. Les contributions de cette thèse ont conduit à des résultats et des preuves de concepts prometteurs