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

When Cardiac Biophysics Meets Groupwise Statistics: Complementary Modelling Approaches for Patient-Specific Medicine

This habilitation manuscript contains research on biophysical and statistical modeling of the heart, as well as interactions between these two approaches

When Cardiac Biophysics Meets Groupwise Statistics: Complementary Modelling Approaches for Patient-Specific Medicine

This habilitation manuscript contains research on biophysical and statistical modeling of the heart, as well as interactions between these two approaches

Multiscale Cohort Modeling of Atrial Electrophysiology : Risk Stratification for Atrial Fibrillation through Machine Learning on Electrocardiograms

Patienten mit Vorhofflimmern sind einem fünffach erhöhten Risiko für einen ischämischen Schlaganfall ausgesetzt. Eine frühzeitige Erkennung und Diagnose der Arrhythmie würde ein rechtzeitiges Eingreifen ermöglichen, um möglicherweise auftretende Begleiterkrankungen zu verhindern. Eine Vergrößerung des linken Vorhofs sowie fibrotisches Vorhofgewebe sind Risikomarker für Vorhofflimmern, da sie die notwendigen Voraussetzungen für die Aufrechterhaltung der chaotischen elektrischen Depolarisation im Vorhof erfüllen. Mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens könnten Fibrose und eine Vergrößerung des linken Vorhofs basierend auf P Wellen des 12-Kanal Elektrokardiogramms im Sinusrhythmus automatisiert identifiziert werden. Dies könnte die Basis für eine nicht-invasive Risikostrat- ifizierung neu auftretender Vorhofflimmerepisoden bilden, um anfällige Patienten für ein präventives Screening auszuwählen. Zu diesem Zweck wurde untersucht, ob simulierte Vorhof-Elektrokardiogrammdaten, die dem klinischen Trainingssatz eines maschinellen Lernmodells hinzugefügt wurden, zu einer verbesserten Klassifizierung der oben genannten Krankheiten bei klinischen Daten beitra- gen könnten. Zwei virtuelle Kohorten, die durch anatomische und funktionelle Variabilität gekennzeichnet sind, wurden generiert und dienten als Grundlage für die Simulation großer P Wellen-Datensätze mit genau bestimmbaren Annotationen der zugrunde liegenden Patholo- gie. Auf diese Weise erfüllen die simulierten Daten die notwendigen Voraussetzungen für die Entwicklung eines Algorithmus für maschinelles Lernen, was sie von klinischen Daten unterscheidet, die normalerweise nicht in großer Zahl und in gleichmäßig verteilten Klassen vorliegen und deren Annotationen möglicherweise durch unzureichende Expertenannotierung beeinträchtigt sind. Für die Schätzung des Volumenanteils von linksatrialem fibrotischen Gewebe wurde ein merkmalsbasiertes neuronales Netz entwickelt. Im Vergleich zum Training des Modells mit nur klinischen Daten, führte 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 für die Unterscheidung zwischen gesunden und P Wellen von vergrößerten 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 unabhängig 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 Variabilitätsaspekte abdecken, die mit realen Beobachtungen übereinstim- men, eine wertvolle Datenquelle zur Verbesserung der automatisierten Risikostratifizierung von Vorhofflimmern sein. Auf diese Weise kann den Nachteilen klinischer Datensätze für die Entwicklung von Modellen des maschinellen Lernens entgegengewirkt werden. Dies trägt letztendlich zu einer frühzeitigen Erkennung der Arrhythmie bei, was eine rechtzeitige Auswahl geeigneter Behandlungsstrategien ermöglicht und somit das Schlaganfallrisiko der betroffenen Patienten verringert

SIMBIO-M 2014, SIMulation technologies in the fields of BIO-Sciences and Multiphysics: BioMechanics, BioMaterials and BioMedicine, Marseille, France, june 2014

Proceedings de la 3ème édition de la conférence internationale Simbio-M (2014). Organisée conjointement par l'IFSTTAR, Aix-Marseille Université, l'université de Coventry et CADLM, cette conférence se concentre sur les progrès des technologies de simulation dans les domaines des sciences du vivant et multiphysiques: Biomécanique, Biomatériaux et Biomédical. L'objectif de cette conférence est de partager et d'explorer les résultats dans les techniques d'analyse numérique et les outils de modélisation mathématique. Cette approche numérique permet des études prévisionnelles ou exploratoires dans les différents domaines des biosciences

Leveraging 3D Atrial Geometry for the Evaluation of Atrial Fibrillation: A Comprehensive Review

Atrial fibrillation (AF) is the most common sustained cardiac arrhythmia associated with significant morbidity and mortality. Managing risk of stroke and AF burden are pillars of AF management. Atrial geometry has long been recognized as a useful measure in achieving these goals. However, traditional diagnostic approaches often overlook the complex spatial dynamics of the atria. This review explores the emerging role of three-dimensional (3D) atrial geometry in the evaluation and management of AF. Advancements in imaging technologies and computational modeling have enabled detailed reconstructions of atrial anatomy, providing insights into the pathophysiology of AF that were previously unattainable. We examine current methodologies for interpreting 3D atrial data, including qualitative, basic quantitative, global quantitative, and statistical shape modeling approaches. We discuss their integration into clinical practice, highlighting potential benefits such as personalized treatment strategies, improved outcome prediction, and informed treatment approaches. Additionally, we discuss the challenges and limitations associated with current approaches, including technical constraints and variable interpretations, and propose future directions for research and clinical applications. This comprehensive review underscores the transformative potential of leveraging 3D atrial geometry in the evaluation and management of AF, advocating for its broader adoption in clinical practice

Digital twinning of the human ventricular activation sequence to clinical 12-lead ECGs and magnetic resonance imaging using realistic Purkinje networks for in silico clinical trials

Cardiac in silico clinical trials can virtually assess the safety and efficacy of therapies using human-based modelling and simulation. These technologies can provide mechanistic explanations for clinically observed pathological behaviour. Designing virtual cohorts for in silico trials requires exploiting clinical data to capture the physiological variability in the human population. The clinical characterisation of ventricular activation and the Purkinje network is challenging, especially non-invasively. Our study aims to present a novel digital twinning pipeline that can efficiently generate and integrate Purkinje networks into human multiscale biventricular models based on subject-specific clinical 12-lead electrocardiogram and magnetic resonance recordings. Essential novel features of the pipeline are the human-based Purkinje network generation method, personalisation considering ECG R wave progression as well as QRS morphology, and translation from reduced-order Eikonal models to equivalent biophysically-detailed monodomain ones. We demonstrate ECG simulations in line with clinical data with clinical image-based multiscale models with Purkinje in four control subjects and two hypertrophic cardiomyopathy patients (simulated and clinical QRS complexes with Pearson's correlation coefficients > 0.7). Our methods also considered possible differences in the density of Purkinje myocardial junctions in the Eikonal-based inference as regional conduction velocities. These differences translated into regional coupling effects between Purkinje and myocardial models in the monodomain formulation. In summary, we demonstrate a digital twin pipeline enabling simulations yielding clinically consistent ECGs with clinical CMR image-based biventricular multiscale models, including personalised Purkinje in healthy and cardiac disease conditions

Development of new signal analysis methods as preoperative predictors of the Cox-Maze procedure outcome in atrial fibrillation

Atrial fibrilation (AF) is the most common cardiac arrhythmia, however, the knowledge about its causes and mechanisms is still uncompleted. Several studies suggest that atrial structural and electrophysiological remodeling are directly related to its development and perpetuation. To this respect, ECG and preoperative clinical data have been studied to analyze different aspects of atrial remodeling. Nonetheless, there is a lack of studies using ECG parameters to provide valuable clinical information in the study of AF aggressive treatments, such as the Cox-Maze surgery. In this work, ECG parameters such as fibrillatory (f) waves organization and amplitude are studied to predict patient's rhythm from the discharge after the Cox-Maze surgery until a twelve months follow up period. On the other hand, widely used clinical parameters such as age, AF duration and left atrial size (LA size) are studied to assess electrocardiographic results. In addition, clinical information known as a risk factor to develop AF such as weight and body mass index has also been analyze. After assess the individual indices, classification models were created in order to optimize the prediction capability. The results obtained reported that the ECG indices outperform the cinical indices. Nevertheless, the information contained in both types of indices is complementary as the generation of a classification model combining the indices shows. This model exceeded 90% accuracy in each period analyzed. In conclusion, studying the AF information contained in an ECG could provide new data to understand the AF and also could help to develop a reliable method to predict preoperatively the Cox-Maze outcome.La fibrilación auricular (FA) es la arritmia cardiaca más comúnmente encontrada en la práctica clínica diaria, sin embargo, todavía no se comprenden completamente los mecanismos fisiológicos que causan el inicio y la perpetuación de la FA. Diversos estudios sugieren que el remodelado estructural y electrofisiológico de la aurícula está relacionado directamente con el desarrollo y perpetuación de la FA. En este sentido, se ha estudiado el ECG e información clínica preoperatoria para analizar distintos aspectos del remodelado. Sin embargo, hay una falta de estudios usando parámetros electrocardiográficos para proporcionar información clínica valiosa en el estudio de tratamientos agresivos de la FA como la cirugía Cox-Maze. En este trabajo, se estudian parámetros electrocardiográficos como la organización de las ondas fibrilatorias y su amplitud para predecir el ritmo de los pacientes desde el momento del alta, tras la cirugía Cox-Maze hasta 12 meses después de la operación. Por otro lado, para evaluar la capacidad de dichos índices, se han utilizado parámetros clínicos ampliamente utilizados como la edad, el tamaño de la aurícula izquierda y el tiempo en FA. Además, se han estudiado también parámetros clínicos conocidos como factores de riesgo para desarrollar FA como son el peso y el índice de masa corporal. Tras analizar la capacidad predictiva de los índices individualmente, éstos se han combinado mediante la generación de modelos de predicción para optimizar la precisión de las predicciones. Los resultados obtenidos señalan que la información contenida en el ECG obtuvo resultados estadísticamente significativos y predicciones más precisas que los índices clínicos. No obstante, el desarrollo de modelos de predicción combinando ambos tipos de índices superó al uso de éstos por separado, con resultados por encima del 90% en todos los períodos estudiados. En conclusión, el análisis del ECG podría aportar nuevos enfoques a la hora de estudiar la FA, y su uso como herramienta de predicción podría ayudar a desarrollar tratamientos más eficientes y personalizados.La fibril·lació auricular (FA) és l'arítmia cardíaca més comunament trobada en la pràctica clínica diària, no obstant això, encara no es comprenen completament els mecanismes fisiològics que causen l'inici i la perpetuació de la FA. Diversos estudis suggerixen que el remodelat estructural i electrofisiològic de l'aurícula està relacionat directament amb el desenrotllament i perpetuació de la FA. En este sentit, s'ha estudiat l'ECG i informació clínica preoperatòria per a analitzar distints aspectes del remodelat. No obstant això, hi ha una falta d'estudis usant paràmetres electrocardiográficos per a proporcionar informació clínica valuosa en l'estudi de tractaments agressius de la FA com la cirurgia Cox-Maze. En este treball, s'estudien paràmetres electrocardiográficos com l'organització de les ones fibrilatorias i la seua amplitud per a predir el ritme dels pacients des del moment de l'alta, després de la cirurgia Cox-Maze fins a 12 mesos després de l'operació. Per un altre costat per a avaluar la capacitat dels dits índexs, s'han utilitzat paràmetres clínics àmpliament utilitzats com l'edat, la grandària de l'aurícula esquerra i el temps en FA. A més, s'han estudiat també paràmetres clínics coneguts com a factors de risc per a desenrotllar FA com són el pes i l'índex de massa corporal. Després d'analitzar la capacitat predictiva dels índexs individualment, estos s'han combinat per mitjà de la generació de models de predicció per a optimitzar la precisió de les prediccions. Els resultats obtinguts assenyalen que la informació continguda en l'ECG va obtindre resultats estadísticament significatius i prediccions més precises que els índexs clínics. No obstant això, el desenrotllament de models de predicció combinant ambdós tipus d'índexs va superar a l'ús d'estos per separat, amb resultats per damunt del 90% en tots els períodes estudiats. En conclusió, l'anàlisi de l'ECG podria aportar nous enfocaments a l'hora d'estudiar la FA, i el seu ús com a ferramenta de predicció podria ajudar a desenrotllar tractaments més eficients i personalitzats.Hernández Alonso, A. (2017). Development of new signal analysis methods as preoperative predictors of the Cox-Maze procedure outcome in atrial fibrillation [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/90491TESI