127 research outputs found

    Personalized Multi-Scale Modeling of the Atria: Heterogeneities, Fiber Architecture, Hemodialysis and Ablation Therapy

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    This book targets three fields of computational multi-scale cardiac modeling. First, advanced models of the cellular atrial electrophysiology and fiber orientation are introduced. Second, novel methods to create patient-specific models of the atria are described. Third, applications of personalized models in basic research and clinical practice are presented. The results mark an important step towards the patient-specific model-based atrial fibrillation diagnosis, understanding and treatment

    Meshless electrophysiological modeling of cardiac resynchronization therapy—benchmark analysis with finite-element methods in experimental data

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    Computational models of cardiac electrophysiology are promising tools for reducing the rates of non-response patients suitable for cardiac resynchronization therapy (CRT) by optimizing electrode placement. The majority of computational models in the literature are mesh-based, primarily using the finite element method (FEM). The generation of patient-specific cardiac meshes has traditionally been a tedious task requiring manual intervention and hindering the modeling of a large number of cases. Meshless models can be a valid alternative due to their mesh quality independence. The organization of challenges such as the CRT-EPiggy19, providing unique experimental data as open access, enables benchmarking analysis of different cardiac computational modeling solutions with quantitative metrics. We present a benchmark analysis of a meshless-based method with finite-element methods for the prediction of cardiac electrical patterns in CRT, based on a subset of the CRT-EPiggy19 dataset. A data assimilation strategy was designed to personalize the most relevant parameters of the electrophysiological simulations and identify the optimal CRT lead configuration. The simulation results obtained with the meshless model were equivalent to FEM, with the most relevant aspect for accurate CRT predictions being the parameter personalization strategy (e.g., regional conduction velocity distribution, including the Purkinje system and CRT lead distribution). © 2022 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland

    Personalized Multi-Scale Modeling of the Atria: Heterogeneities, Fiber Architecture, Hemodialysis and Ablation Therapy

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    This book targets three fields of computational multi-scale cardiac modeling. First, advanced models of the cellular atrial electrophysiology and fiber orientation are introduced. Second, novel methods to create patient-specific models of the atria are described. Third, applications of personalized models in basic research and clinical practice are presented. The results mark an important step towards the patient-specific model-based atrial fibrillation diagnosis, understanding and treatment

    Three-dimensional Multiscale Modelling and Simulation of Atria and Torso Electrophysiology

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    A better understanding of the electrical activity of the heart under physiological and pathological conditions has always been key for clinicians and researchers. Over the last years, the information in the P-wave signals has been extensively analysed to un-cover the mechanisms underlying atrial arrhythmias by localizing ectopic foci or high-frequency rotors. However, the relationship between the activation of the different areas of the atria and the characteristics of the P-wave signals or body surface poten-tial maps are still far from being completely understood. Multiscale anatomical and functional models of the heart are a new technological framework that can enable the investigation of the heart as a complex system. This thesis is centred in the construction of a multiscale framework that allows the realistic simulation of atrial and torso electrophysiology and integrates all the anatom-ical and functional descriptions described in the literature. The construction of such model involves the development of heterogeneous cellular and tissue electrophysiolo-gy models fitted to empirical data. It also requires an accurate 3D representation of the atrial anatomy, including tissue fibre arrangement, and preferential conduction axes. This multiscale model aims to reproduce faithfully the activation of the atria under physiological and pathological conditions. We use the model for two main applica-tions. First, to study the relationship between atrial activation and surface signals in sinus rhythm. This study should reveal the best places for recording P-waves signals in the torso, and which are the regions of the atria that make the most significant contri-bution to the body surface potential maps and determine the main P-wave characteris-tics. Second, to spatially cluster and classify ectopic atrial foci into clearly differenti-ated atrial regions by using the body surface P-wave integral map (BSPiM) as a bi-omarker. We develop a machine-learning pipeline trained from simulations obtained from the atria-torso model aiming to validate whether ectopic foci with similar BSPiM naturally cluster into differentiated non-intersected atrial regions, and whether new BSPiM could be correctly classified with high accuracy.En la actualidad, una mejor compresión de la actividad eléctrica del corazón en condi-ciones fisiológicas y patológicas es clave para médicos e investigadores. A lo largo de los últimos años, la información derivada de la onda P se ha utilizado para intentar descubrir los mecanismos subyacentes a las arritmias auriculares mediante la localiza-ción de focos ectópicos y rotores de alta frecuencia. Sin embargo, la relación entre la activación de distintas regiones auriculares y las características tanto de las ondas P como de la distribución de potencial en la superficie del torso está lejos de entenderse completamente. Los modelos cardíacos funcionales y anatómicos son una nueva he-rramienta que puede facilitar la investigación relativa al corazón entendido como sis-tema complejo. La presente tesis se centra en la construcción de un modelo multiescala para la simula-ción realista de la electrofisiología cardíaca tanto a nivel auricular como de torso, integrando toda la información anatómica y funcional disponible en la literatura. La construcción de este modelo implica el desarrollo, en base a datos experimentales, de modelos electrofisiológicos heterogéneos tanto celulares como tisulares. Así mismo, es imprescindible una representación tridimensional precisa de la anatomía auricular, incluyendo la dirección de fibras y los haces de conducción preferentes. Este modelo multiescala busca reproducir fielmente la activación auricular en condiciones fisiológi-cas y patológicas. Su uso se ha centrado fundamentalmente en dos aplicaciones. En primer lugar, estudiar la relación entre la activación auricular en ritmo sinusal y las señales en la superficie del torso. Este estudio busca definir la mejor ubicación para el registro de las ondas P en el torso así como determinar aquellas regiones auriculares que contribuyen fundamentalmente a la formación y distribución de potenciales super-ficiales así como a las características de las ondas P. En segundo lugar, agrupar y cla-sificar espacialmente los focos ectópicos en regiones auriculares claramente diferen-ciables empleando como biomarcador los mapas superficiales de integral de la onda P (BSPiM). Se ha desarrollado para ello una metodología de aprendizaje automático en la que las simulaciones obtenidas con el modelo multiescala aurícula-torso sirven de entrenamiento, permitiendo validar si los focos ectópicos cuyos BSPiMs son similares se agrupan de forma natural en regiones auriculares no intersectadas y si BSPiMs nue-vos podrían ser clasificados prospectivamente con gran precisión.Avui en dia, una millor comprenssió de l'activitat elèctrica del cor en condicions fisio-lògiques i patològiques és clau per a metges i investigadors. Al llarg dels últims anys, la informació derivada de l'ona P s'ha utilitzat per intentar descobrir els mecanismes subjacents a les arítmies auriculars mitjançant la localització de focus ectòpics i rotors d'alta freqüència. No obstant això, la relació entre l'activació de diferents regions auri-culars i les característiques tant de les ones P com de la distribució de potencial en la superfície del tors està lluny d'entendre's completament. Els models cardíacs funcionals i anatòmics són una nova eina que pot facilitar la recerca relativa al cor entès com a sistema complex. La present tesi es centra en la construcció d'un model multiescala per a la simulació realista de la electrofisiologia cardíaca tant a nivell auricular com de tors, integrant tota la informació anatòmica i funcional disponible en la literatura. La construcció d'aquest model implica el desenvolupament, sobre la base de dades experimentals, de models electrofisiològics heterogenis, tant cel·lulars com tissulars. Així mateix, és imprescindible una representació tridimensional precisa de l'anatomia auricular, in-cloent la direcció de fibres i els feixos de conducció preferents. Aquest model multies-cala busca reproduir fidelment l'activació auricular en condicions fisiològiques i pa-tològiques. El seu ús s'ha centrat fonamentalment en dues aplicacions. En primer lloc, estudiar la relació entre l'activació auricular en ritme sinusal i els senyals en la superfí-cie del tors. A més a més, amb aquest estudi també es busca definir la millor ubicació per al registre de les ones P en el tors, així com, determinar aquelles regions auriculars que contribueixen fonamentalment a la formació i distribució de potencials superfi-cials a l'hora que es caracteritzen les ones P. En segon lloc, agrupar i classificar espa-cialment els focus ectòpics en regions auriculars clarament diferenciables emprant com a biomarcador els mapes superficials d'integral de l'ona P (BSPiM). És per això que s'ha desenvolupat una metodologia d'aprenentatge automàtic en la qual les simulacions obtingudes amb el model multiescala aurícula-tors serveixen d'entrenament, la qual cosa permet validar si els focus ectòpics, llurs BSPiMs són similars, s'agrupen de for-ma natural en regions auriculars no intersectades i si BSPiMs nous podrien ser classifi-cats de manera prospectiva amb precisió.Ferrer Albero, A. (2017). Three-dimensional Multiscale Modelling and Simulation of Atria and Torso Electrophysiology [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/88402TESI

    Inverse estimation of the cardiac purkinje system from electroanatomical maps

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    Las enfermedades cardiovasculares son la primera causa de mortalidad en el mundo, con 17.7 millones de muertes cada año, aproximadamente el 31% de las muertes en todo el mundo (Organización Mundial de la Salud (OMS) 2018). Las arritmias ventriculares son una causa importante de muerte súbita, que representa aproximadamente la mitad de la mortalidad cardíaca. Algunas de esas arritmias se atribuyen a la red de Purkinje (PKN), que bajo ciertas condiciones puede generar ritmos focales automáticos, y su configuración de red puede sostener circuitos eléctricos reentrantes. Los ritmos focales originados desde la red de Purkinje pueden servir como puntos de inicio en casos de fibrilación ventricular en un amplio espectro de pacientes. El manejo de las enfermedades eléctricas cardíacas es un área clínica en expansión. Las nuevas tecnologías de imágenes y mapeo no invasivas, permiten adquirir imágenes clínicas de alta resolución (MRI, CT) que se pueden utilizar para localizar y caracterizar el tejido cardíaco patológico. Además, los sistemas de navegación electroanatómica (EAM) pueden ayudar al electrofisiólogo a encontrar las fuentes de actividad o circuitos arritmogénicos que mantienen la arritmia y eliminarlos mediante ablación por radiofrecuencia (RFA). A pesar de todos los avances técnicos, los tratamientos clínicos para esas enfermedades todavía se perciben como subóptimos, con tasas de éxito del tratamiento a largo plazo en el rango de 60 a 65%. Por lo tanto, existe una necesidad imperiosa de mejorar los resultados clínicos en beneficio de los pacientes y el sistema de salud. El área del modelado biofísico computacional ha comenzado a penetrar en entornos clínicos en unos pocos hospitales tecnológicamente avanzados y orientados a la investigación en el mundo. El objetivo principal de estas técnicas es el desarrollo de modelos 3D realistas de diferentes órganos, como el corazón, que incluyen, con un alto grado de detalle, características genéticas de las corrientes iónicas, sus mutaciones, las características electrofisiológicas de los diferentes tipos de células cardíacas, la estructura anatómica de los tejidos cardíacos y, en general, del cuerpo humano. A continuación, los modelos se utilizan para simular la función cardíaca, por ejemplo, electrofisiología, para tratar de estratificar a los pacientes o mejorar la planificación y ejecución de la terapia. Los enfoques por computador aún se enfrentan a varios desafíos que impiden su penetración completa en entornos clínicos. Podría decirse que uno de los obstáculos más importantes es el tiempo y la experiencia necesarios para construir un modelo del corazón personalizado a paciente, incluso si todos los datos clínicos necesarios están disponibles. En ese sentido, uno de los componentes del modelo que se ha mantenido elusivo a los modeladores ha sido la PKN, que es clave para la electrofisiología cardíaca. La razón principal es que debido a sus pequeñas dimensiones no existe una técnica clínica con resolución suficiente para permitir su visualización in vivo. El objetivo principal de esta tesis es desarrollar una metodología capaz de estimar inversamente un PKN reducido de paciente a partir de su EAM. Eso implica, primero encontrar en el EAM las fuentes de activación eléctrica, llamadas uniones de Purkinje-miocardio (PMJ), y seguir la estructura que interconecta esos PMJ y reproduce la secuencia de activación del paciente. En resumen, las principales contribuciones de esta tesis son: - Metodología para estimar los PMJ, o las fuentes de actividad eléctrica, sobre una representación 3D del endocardio ventricular, proporcionada por un EAM. El método desarrollado puede procesar directamente los datos adquiridos por un electrofisiólogo en el Cathlab, volver a anotar los tiempos en las muestras adquiridas y obtener las ubicaciones de los PMJs y los tiempos de activación, considerando explicitamente ruido en las muestras. - Metodología para estimar el PKN del paciente a partir de los PMJ estimados, que es capaz de reproducir la secuencia de activación eléctrica del paciente con un error mínimo. El método ha sido validado tanto en EAM sintéticos como en 28 EAM reales, mostrando errores de unos pocos milisegundos. Además, se ha utilizado un PKN estimado para simular el ECG virtual de un paciente, donse se observa coincidencia entre el ECG real y el simulado. En conclusión, he desarrollado y validado una metodología que permite la estimación de la PKN de un paciente con errores mínimos en la secuencia de activación, y que puede usarse para personalizar simulaciones biofísicas del corazón o ayudar al electrofisiólogo en la planificación de intervenciones de RFA.Cardiovascular disease is the number one cause of mortality in the world, accounting for 17.7 million deaths each year, an estimated 31% of all deaths worldwide (World Health Organization (WHO) 2018). Ventricular arrhythmias are a major cause of sudden death, which accounts for approximately half of cardiac mortality. Some of those arrhythmias are attributed to the Purkinje network (PKN), which under certain conditions can generate both automatic and triggered focal rhythms, and its network configuration can sustain re‑entrant circuits. Focal Purkinje triggers can serve as initial points of ventricular fibrillation in a wide spectrum of patients. The management of cardiac electrical diseases is an expanding clinical activity. New non-invasive imaging and mapping technologies, allow to acquire high resolution clinical images (MRI, CT) that can be used to localize and characterize pathological cardiac tissue. Furthermore, electroanatomical navigating (EAM) systems, can aid electrophysiologist to find the sources of arrhythmogenic activity or circuits maintaining arrhythmia, and eliminate them by radio-frequency ablation (RFA). Despite all the technical advances, overall clinical outcome for those diseases is still perceived as suboptimal, with long-term treatment success rates in the range of 60 to 65%. Therefore, there is a compelling need to improve clinical outcomes for the benefit of the patients and the healthcare system. The area of computational biophysical modeling has already started to penetrate in clinical environments in a few technologically advanced research oriented hospitals in the world. The main objective of these techniques is the development of realistic 3D models of different organs, such as the heart, that include, with a high degree of detail, genetic characteristics of the ionic currents, their mutations, the electrophysiological characteristics of the different cardiac cell types, the anatomical structure of cardiac tissues, and in general of the human body. Following, the models are used to simulate the heart function, e.g., electrophysiology, to try to stratify patients or improve therapy planning and delivery. Computer-based approaches are still facing several challenges that prevent their complete penetration into clinical environments. Arguably, one of the most important obstacles is the time and expertise required to build a patient-specific model of the heart, even if all necessary clinical data are available. In that sense, one of the model components that has remained largely elusive to modelers has been the PKN, which is key for cardiac electrophysiology. The main reason is that due to its small dimensions there is no clinical technique with enough resolution to allow its visualization in vivo. The main purpose of this thesis is to develop a methodology able to inversely estimate a reduced PKN of patient from his EAM. That involves, first, finding in the EAM the sources of electrical activation, so called Purkinje-myocardial junctions (PMJs), and, following, finding the structure that interconnects those PMJs and reproduces the patient sequence of activation. In summary, the main contributions of this thesis are: - Methodology to estimate the PMJs, or the sources of electrical activity, from a 3D representation of the ventricular endocardium provided by an EAM. The method developed can process directly the data acquired by an electrophysiologist in the Cathlab, re-annotate the time samples, and obtain the PMJ locations and activation times, explicitly considering noise in the samples. - Methodology to estimate the patient PKN from the estimated PMJs, that is able to reproduce the patient's sequence of electrical activation with a minimal error. The method has been validated on synthetic EAMs as well as in 28 real EAMs, showing errors of a few milliseconds. In addition, an estimated PKN has been used to simulate the virtual ECG of a patient, showing a good match with the clinical one. In conclusion, I have developed and validated a methodology that permits the estimation of a patient's PKN with small errors in the sequence of activation, that can be used to personalize biophysical simulations of the heart or aid electrophysiologist in the planning of RFA interventions

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

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    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

    Multiscale Modeling of the Ventricles: From Cellular Electrophysiology to Body Surface Electrocardiograms

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    This work is focused on different aspects within the loop of multiscale modeling: On the cellular level, effects of adrenergic regulation and the Long-QT syndrome have been investigated. On the organ level, a model for the excitation conduction system was developed and the role of electrophysiological heterogeneities was analyzed. On the torso level a dynamic model of a deforming heart was created and the effects of tissue conductivities on the solution of the forward problem were evaluated

    Design and clinical validation of novel imaging strategies for analysis of arrhythmogenic substrate

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    _CURRENT CHALLENGES IN ELECTROPHYSIOLOGY_ Technical advances in cardiovascular electrophysiology have resulted in an increasing number of catheter ablation procedures reaching 200 000 in Europe for the year 2013. These advanced interventions are often complex and time consuming and may cause significant radiation exposure. Furthermore, a substantial number of ablation procedures remain associated with poor (initial) outcomes and frequently require ≥1 redo procedures. Innovations in modalities for substrate imaging could facilitate our understanding of the arrhythmogenic substrate, improve the design of patient-specific ablation strategies and improve the results of ablation procedures. _NOVEL SUBSTRATE IMAGING MODALITIES_ __Cardiac magnetic resonance__ Cardiac magnetic resonance imaging (CMR) can be considered the most comprehensive and suitable modality for the complete electrophysiology and catheter ablation workup (including patient selection, procedural guidance, and [procedural] follow-up). Utilizing inversion recovery CMR, fibrotic myocardium can be visualized and quantified 10–15 min after intravenous administration of Gadolinium contrast. This imaging technique is known as late Gadolinium enhancement (LGE) imaging. Experimental models have shown excellent agreement between size and shape in LGE CMR and areas of myocardial infarction by histopathology. Recent studies have also demonstrated how scar size, shape and location from pre-procedural LGE can be useful in guiding ventricular tachycardia’s (VT) ablation or atrial fibrillation (AF) ablation. These procedures are often time-consuming due to the preceding electrophysiological mapping study required to identify slow conduction zones involved in re-entry circuits. Post-processed LGE images provide scar maps, which could be integrated with electroanatomic mapping systems to facilitate these procedures. __Inverse potential mapping__ Through the years, various noninvasive electrocardiographic imaging techniques have emerged that estimate epicardial potentials or myocardial activation times from potentials recorded on the thorax. Utilizing an inverse procedure, the potentials on the heart surface or activation times of the myocardium are estimated with the recorded body surface potentials as source data. Although this procedure only estimates the time course of unipolar epicardial electrograms, several studies have demonstrated that the epicardial potentials and electrograms provide substantial information about intramyocardial activity and have great potential to facilitate risk-stratification and generate personalized ablation strategies. __Objectives of this thesis__ 1. To evaluate the utility of cardiac magnetic resonance derived geometrical and tissue characteristic information for patient stratification and guidance of AF ablation. 2. To design and evaluate the performance of a finite element model based inverse potential mapping in predicting the arrhythmogenic focus in idiopathic ventricular tachycardia using invasive electro-anatomical activation mapping as a reference standard

    Mapping of the electrical activity of human atria. Multiscale modelling and simulations

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    La fibrilación auricular es una de las arritmias cardíacas más comunes observadas en la práctica clínica. Por lo tanto, es de vital importancia desarrollar nuevas tecnologías destinadas a diagnosticar y acabar con este tipo de arritmia, para mejorar la calidad de vida de los pacientes y reducir los costes de los sistemas nacionales de salud. En los últimos años ha aumentado el uso de las nuevas técnicas de mapeo auricular, basadas en sistemas multi-electrodo para mapear la actividad eléctrica en humanos. Dichas técnicas permiten localizar y ablacionar los impulsores de la fibrilación auricular, como son las fuentes focales o los rotores. Sin embargo, todavía existe incertidumbre sobre su precisión y los procedimientos experimentales para su análisis están limitados debido a su carácter invasivo. Por lo tanto, las simulaciones computacionales son una herramienta muy útil para superar estas limitaciones, al permitir reproducir con fidelidad las observaciones experimentales, dividir el problema bajo estudio en sub-estudios más simples, y realizar investigaciones preliminares imposibles de llevar a cabo en el práctica clínica. Esta tesis doctoral se centra en el análisis de la precisión de los sistemas de mapeo multi-electrodo a través de modelos y simulaciones computacionales. Para ello, desarrollamos modelos realistas multi-escala con el objetivo de simular actividad eléctrica auricular reentrante, en primer lugar en una lámina de tejido auricular, y en segundo lugar en las aurículas completas. Posteriormente, analizamos los efectos de las configuraciones geométricas multi-electrodo en la precisión de la localización de los rotores, mediante el uso de agrupaciones multi-electrodo con distancias inter-electrodo equidistantes, así como a través de catéteres de tipo basket con distancias inter-electrodo no equidistantes. Después de calcular los electrogramas unipolares intracavitarios, realizamos mapas de fase, detecciones de singularidad de fase para rastrear los rotores, y mapas de frecuencia dominantes. Finalmente, descubrimos que la precisión de los sistemas de mapeo multi-electrodo depende de su posición dentro de la cavidad auricular, de la distancia entre los electrodos y el tejido, de la distancia inter-electrodo, y de la contribución de las fuentes de campo lejano. Además, como consecuencia de estos factores que pueden afectar a la precisión de los sistemas de mapeo multi-electrodo, observamos la aparición de rotores falsos que podrían contribuir al fracaso de los procesos de ablación de la fibrilación auricular.Atrial fibrillation is one of the most common cardiac arrhythmias seen in clinical practice. Therefore, it is of vital importance to develop new technologies aimed at diagnosing and terminating this kind of arrhythmia, to improve the quality of life of patients and to reduce costs to national health systems. In the last years, new atrial mapping techniques based on multi-electrode systems are increasingly being used to map the atrial electrical activity in humans and localise and target atrial fibrillation drivers in the form of focal sources or rotors. However, significant concerns remain about their accuracy and experimental approaches to analyse them are limited due to their invasive character. Therefore, computer simulations are a helpful tool to overcome these limitations since they can reproduce with fidelity experimental observations, permit to split the problem to treat into more simple substudies, and allow the possibility of performing preliminary investigations impossible to carry out in the clinical practice. This PhD thesis is focused on the analysis for accuracy of the multielectrode mapping systems through computational models and simulations. For this purpose, we developed realistic multiscale models in order to simulate atrial electrical reentrant activity, first in a sheet of atrial tissue and, then, in the whole atria. Then, we analysed the effects of the multi-electrode geometrical configurations on the accuracy of localizing rotors, by using multi-electrode arrays with equidistant inter-electrode distances, as well as multi-electrode basket catheters with non-equidistant inter-electrode distances. After computing the intracavitary unipolar electrograms, we performed phase maps, phase singularity detections to track rotors, and dominant frequency maps. We finally found out that the accuracy of multi-electrode mapping systems depends on their position inside the atrial cavity, the electrode-to-tissue distance, the inter-electrode distance, and the contribution of far field sources. Furthermore, as a consequence of these factors, false rotors might appear and could contribute to failure of atrial fibrillation ablation procedures.La fibril·lació auricular és una de les arítmies cardíaques més comuns observades en la pràctica clínica. Per tant, és de vital importància desenvolupar noves tecnologies destinades a diagnosticar i acabar amb aquest tipus d'arítmia, per tal de millorar la qualitat de vida dels pacients i reduir els costos dels sistemes nacionals de salut. En els últims anys, ha augmentat l'ús de les noves tècniques de mapeig auricular, basades en sistemes multielèctrode per a mapejar l'activitat elèctrica auricular en humans. Aquestes tècniques permeten localitzar i ablacionar els impulsors de la fibril·lació auricular, com són les fonts focals o els rotors. No obstant això, encara hi ha incertesa sobre la seua precisió i els procediments experimentals per al seu anàlisi estan limitats a causa del seu caràcter invasiu. Per tant, les simulacions computacionals són una eina molt útil per a superar aquestes limitacions, en permetre reproduir amb fidelitat les observacions experimentals, dividir el problema sota estudi en subestudis més simples, i realitzar investigacions preliminars impossibles de dur a terme en el pràctica clínica. Aquesta tesi doctoral es centra en l'anàlisi de la precisió del sistemes de mapeig multielèctrode mitjançant els models i les simulacions computacionals. Per a això, desenvolupàrem models realistes multiescala per tal de simular activitat elèctrica auricular reentrant, en primer lloc en una làmina de teixit auricular, i en segon lloc a les aurícules completes. Posteriorment, analitzàrem els efectes de les configuracions geomètriques multielèctrode en la precisió de la localització dels rotors, mitjançant l'ús d'agrupacions multielèctrode amb distàncies interelèctrode equidistants, així com catèters de tipus basket amb distàncies interelèctrode no equidistants. Després de calcular els electrogrames unipolars intracavitaris, vam realitzar mapes de fase, deteccions de singularitat de fase per a rastrejar els rotors, i mapes de freqüència dominants. Finalment, vam descobrir que la precisió dels sistemes de mapeig multielèctrode depèn de la seua posició dins de la cavitat auricular, de la distància entre els elèctrodes i el teixit, de la distància interelèctrode, i de la contribució de les fonts de camp llunyà. A més, com a conseqüència d'aquests factors, es va observar l'aparició de rotors falsos que podrien contribuir al fracàs de l'ablació de la fibril·lació auricular.Martínez Mateu, L. (2018). Mapping of the electrical activity of human atria. Multiscale modelling and simulations [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/104604TESI
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