Personnalisation basée sur l'imagerie de modèles cardiaques électrophysiologiques pour la planification du traitement de la tachycardie ventriculaire

Acute infarct survival rates have drastically improved over the last decades, mechanically increasing chronic infarct related affections.Among these affections, ischaemic ventricular tachycardia (VT) is a particularly serious arrhythmia that can lead to the often lethal ventricular fibrillation. VT can be treated by radio frequency ablation of the arrhythmogenic substrate.The first phase of this long and risky interventional cardiology procedure is an electrophysiological (EP) exploration of the heart.This phase aims at localising the ablation targets, notably by inducing the arrhythmia in a controlled setting. In this work we propose to re-create this exploration phase in silico, by personalising cardiac EP models.We show that key information about infarct scar location and heterogeneity can be automatically obtained by a deep learning-based automated segmentation of the myocardium on computed tomography (CT) images.Our goal is to use this information to run patient-specific simulations of depolarisation wave propagation in the myocardium, mimicking the interventional cardiology exploration phase.We start by studying the relationship between the depolarisation wave propagation velocity and the left ventricular wall thickness to personalise an Eikonal model, an approach that can successfully reproduce periodic activation maps of the left ventricle recorded during VT.We then propose efficient algorithms to detect the repolarisation wave on unipolar electrograms (UEG), that we use to analyse the UEGs embedded in such intra-cardiac recordings.Thanks to a multimodal registration between these recordings and CT images, we establish relationships between action potential durations/restitution properties and left ventricular wall thickness.These relationships are finally used to parametrise a reaction-diffusion model able to reproduce interventional cardiologists' induction protocols that trigger realistic and documented VTs. inteinterventional cardiologists' induction protocols that trigger realistic and documented VTs.La survie lors de la phase aiguë de l'infarctus du myocarde a énormément progressé au cours des dernières décennies, augmentant ainsi la mortalité des affections liées à l'infarctus chronique.Parmi ces pathologies, la tachycardie ventriculaire (TV) est une arythmie particulièrement grave qui peut conduire à la fibrillation ventriculaire, souvent fatale.La TV peut être traitée par ablation par radio-fréquences du substrat arythmogène.La première phase de cette procédure, longue et risquée, est une exploration électrophysiologique (EP) du cœur consistant à déterminer les cibles de cette ablation, notamment en provoquant l'arythmie dans un environnement contrôléDans cette thèse, nous proposons de re-créer in silico cette phase exploratoire, en personnalisation des modèles cardiaques EP.Nous montrons que des informations clefs à propos de la localisation et de l'hétérogénéité de la cicatrice d'infarctus peuvent être obtenues automatiquement par une segmentation d'images tomodensitométriques (TDM) utilisant un réseau de neurones artificiels.Notre but est alors d'utiliser ces informations pour réaliser des simulations spécifiques à un patient de la propagation de l'onde de dépolarisation dans le myocarde, reproduisant la phase exploratoire décrite plus haut.Nous commençons par étudier la relation entre la vitesse de l'onde de dépolarisation et l'épaisseur du ventricule gauche, relation qui permet de personnaliser un modèle EP Eikonal; cette approche permet fr reproduire des cartes d'activations périodiques du ventricule gauche obtenues durant des TV.Nous proposons ensuite des algorithmes efficaces pour détecter l'onde de repolarisation sur les électrogrammes unipolaires (EGU), que nous utilisons pour analyser les EGU contenus dans les enregistrements intra-cardiaques à notre disposition.Grâce à un recalage multimodal entre ces enregistrements et des images TDM, nous établissons des relations entre durées de potentiels d'action (DPA)/propriétés de restitutions de DPA et épaisseur du ventricule gauche.Enfin, ces relations sont utilisés pour paramétrer un modèle de réaction-diffusion capable de reproduire fidèlement les protocoles d'induction des cardiologues interventionnels qui provoquent des TV réalistes et documentées

Aceleração da Solução Numérica de Problemas Da Biomecânica Cardíaca Utilizando Métodos Multigrid da Biblioteca AmgX

The solution of linear systems plays a fundamental role in computer simulation software based on mathematical models to advance contemporary scientific research. Consequently, there is a growing demand for numerical methods and efficient implementations to face this challenge, particularly in the context of biomedical engineering where it is desired to use these simulators to create digital twins of patients and study certain pathological conditions. This work aims to explore and identify efficient techniques to solve linear systems related to the problem of cardiac biomechanics, thus accelerating simulations related to the intricate human cardiovascular system. To achieve this goal, several multigrid methods available in the AmgX library were selected, which were tested and analyzed in terms of their computational performance. As an initial step, problems based on Poisson's equation were solved considering simplified and complex geometries such as a cube and a human left ventricle. This study revealed distinct advantages associated with each method, depending on the complexity and format of the problems at hand.A resolução de sistemas lineares desempenha um papel fundamental em softwares de simulações computacionais baseadas em modelos matemáticos para o avanço de pesquisas científicas contemporâneas. Consequentemente, há uma demanda crescente por métodos numéricos e implementações eficientes para enfrentar esse desafio, em particular no contexto da engenharia biomédica onde deseja-se utilizar esses simuladores para criar gêmeos digitais de pacientes e estudar determinadas condições patológicas. Este trabalho tem como objetivo explorar e identificar técnicas eficientes para resolver sistemas lineares relacionados ao problema da biomecânica cardíaca, acelerando assim as simulações relacionadas ao intrincado sistema cardiovascular humano. Para atingir esse objetivo, foram selecionados vários métodos multigrid disponíveis na biblioteca AmgX, que foram testados e analisados em termos do seu desempenho computacional. Como um passo inicial, problemas baseados na equação de Poisson, foram resolvidos considerando geometrias simplificadas e complexas como, por exemplo, um cubo e um ventrículo humano. Esse estudo revelou vantagens distintas associadas a cada método, dependendo da complexidade e do formato dos problemas em questão

Analyzing and Modeling the Performance of the HemeLB Lattice-Boltzmann Simulation Environment

We investigate the performance of the HemeLB lattice-Boltzmann simulator for cerebrovascular blood flow, aimed at providing timely and clinically relevant assistance to neurosurgeons. HemeLB is optimised for sparse geometries, supports interactive use, and scales well to 32,768 cores for problems with ∼81 million lattice sites. We obtain a maximum performance of 29.5 billion site updates per second, with only an 11% slowdown for highly sparse problems (5% fluid fraction). We present steering and visualisation performance measurements and provide a model which allows users to predict the performance, thereby determining how to run simulations with maximum accuracy within time constraints

Modélisation de l’ablation radiofréquence pour la planification de la résection de tumeurs abdominales

The outcome of radiofrequency ablation (RFA) of abdominal tumors is challenged by the presence of blood vessels and time-varying thermal conductivity, which make patient-specific planning extremely difficult. By providing predictive tools, biophysical models may help clinicians to plan and guide the procedure for an effective treatment. We introduce a detailed computational model of the biophysical mechanisms involved in RFA of hepatic tumors such as heat diffusion and cellular necrosis. It simulates the extent of ablated tissue based on medical images, from which patient-specific models of the liver, visible vessels and tumors are segmented. In this thesis, a new approach for solving these partial differential equations based on the Lattice Boltzmann Method is introduced. The model is first evaluated against clinical data of patients who underwent RFA of liver tumors. Then, a comprehensive pre-clinical experiment that combines multi-modal, pre- and post-operative anatomical and functional images, as well as the interventional monitoring of the temperature and delivered power is presented. This enables an end-to-end validation framework that considers the most comprehensive data set for model validation. Then, we automatically estimate patient-specific parameters to better predict the ablated tissue. This personalization strategy has been validated on 7 ablations from 3 clinical cases. From the pre-clinical study, we can go further in the personalization by comparing the simulated temperature and delivered power with the actual measurements during the procedure. These contributions have led to promising results, and open new perspectives in RFA guidance and planning.L'ablation par radiofréquence (ARF) de tumeurs abdominales est rendue difficile par l’influence des vaisseaux sanguins et les variations de la conductivité thermique, compliquant la planification spécifique à un patient donné. En fournissant des outils prédictifs, les modèles biophysiques pourraient aider les cliniciens à planifier et guider efficacement la procédure. Nous introduisons un modèle mathématique détaillé des mécanismes impliqués dans l’ARF des tumeurs du foie comme la diffusion de la chaleur et la nécrose cellulaire. Il simule l’étendue de l’ablation à partir d’images médicales, d’après lesquelles des modèles personnalisés du foie, des vaisseaux visibles et des tumeurs sont segmentés. Dans cette thèse, une nouvelle approche pour résoudre ces équations basée sur la méthode de Lattice Boltzmann est introduite. Le modèle est d’abord évalué sur des données de patients qui ont subi une ARF de tumeurs du foie. Ensuite, un protocole expérimental combinant des images multi-modales, anatomiques et fonctionnelles pré- et post-opératoires, ainsi que le suivi de la température et de la puissance délivrée pendant l'intervention est présenté. Il permet une validation totale du modèle qui considère des données les plus complètes possibles. Enfin, nous estimons automatiquement des paramètres personnalisés pour mieux prédire l'étendu de l’ablation. Cette stratégie a été validée sur 7 ablations dans 3 cas cliniques. A partir de l'étude préclinique, la personnalisation est améliorée en comparant les simulations avec les mesures faites durant la procédure. Ces contributions ont abouti à des résultats prometteurs, et ouvrent de nouvelles perspectives pour planifier et guider l’ARF