Analyse et détection des électrogrammes complexes fractionnés en vue de soigner la fibrillation auriculaire à l'aide de techniques d'ablation par radiofréquence

Ce manuscrit présente des travaux de recherche sur l analyse et la détection des Electrogrammes Auriculaires Complexes Fractionnés (EACF). Dans une première partie faisant suite à une présentation des mécanismes et des signaux bioélelectriques de la Fibrillation Auriculaire (FA), les outils les plus couramment utilisés pour l analyse des signaux EACF sont présentés. Des outils linéaires sont dans un premier temps appliqués aux signaux intracardiaques issus des procédures d ablation de la FA par radiofréquence puis des outilsnon linéaires sont présentés et intégrés à un algorithme de détection des EACF. Ce dernier s appuie sur la quantification des propriétés de récurrence des électrogrammes. Dans la seconde partie, la cellule et le tissu musculaire cardiaque sont détaillés puis simulés à l aide de plusieurs modèles mathématiques. Ceux de FitzHugh Nagumo, Aliev Panfilov et Courtemanche Ramirez Nattel sont mis en oeuvre afin de reproduire les mécanismes de la FA évoqués dans la présentation de cette pathologie. L acquisition des champs de potentiels est également reproduite à l aide d un modèle numérique de cathéter tel que celui utilisé lors des procédures. Les signaux temporels ainsi générés permettent de lier les activations spatiotemporelles au niveau du substrat aux motifs observables dans les EACF. Un modèle expérimental vient compléter la partie modélisation. Les cultures de cellules de rats nouveaux nés sur puces MEA (Micro Electrode Array) permettent de recréer des conditions de fibrillation et d acquérir des potentiels extracellulaires. Là encore, les électrogrammes sont comparés aux signaux issus des simulations numériques ainsi qu aux signaux cliniques. L analyse des séquences de motifs via les trois types de modèles utilisés permet de rattacher les motifs observés dans les électrogrammes aux mécanismes se produisant au niveau du tissu cardiaque lors de la FA. Une analyse en temps réel permettrait de fournir au praticien des informations déterminantes lors de l ablation concernant la nature et la localisation des sources d arythmieThis manuscript presents research on the analysis and the detection of Complex Fractionated Atrial Electrograms (CFAE). In the first part, following a presentation over Atrial Fibrillation (AF) mechanisms and bioelectrical signals, the most commonly used tools for analyzing CFAE are presented. Linear tools are initially applied to signals from AF ablation procedures, then nonlinear tools are shown and integrated intoa CFAE detection algorithm. This one is based on the quantification of electrogram recurrence properties. In the second part, the cell and cardiac muscle tissue are described and simulated using mathematical models. Models such as FitzHugh Nagumo, Aliev Panfilov and Courtemanche Ramirez Nattel are implemented to reproduce the mechanisms of AF mentioned in the presentation of this disease. The acquisition of fields of potential is also reproduced using a numerical model of catheter as the one used during ablation process. Time signals thus generated are used to match the spatiotemporal activations at the substrate level with the patterns to be observed in CFAE. An experimental model completes the analysis. Cell cultures of newborn rats on MEA (Micro ElectrodeArray) can recreate fibrillation conditions and acquire extracellular potentials. Again, electrogramsare compared with signals from computer simulations and the clinical database signals. The analysisof pattern sequence via the three types of models can attach the observed patterns in electrograms with the mechanisms occurring at the cardiac tissue level during AF. Real-time analysis would allow the practitioner to receive critical information during ablation about the nature and the location of arrhythmia sourcesDIJON-BU Doc.électronique (212319901) / SudocSudocFranceF

Cell migration in complex environments: chemotaxis and topographical obstacles

Cell migration is a complex phenomenon that plays an important role in many biological processes. Our aim here is to build and study models of reduced complexity to describe some aspects of cell motility in tissues. Precisely, we study the impact of some biochemical and mechanical cues on the cell dynamics in a 2D framework. For that purpose, we model the cell as an active particle with a velocity solution to a particular Stochastic Differential Equation that describes the intracellular dynamics as well as the presence of some biochemical cues. In the 1D case, an asymptotic analysis puts to light a transition between migration dominated by the cell’s internal activity and migration dominated by an external signal. In a second step, we use the contact algorithm introduced in [15,18] to describe the cell dynamics in an environment with obstacles. In the 2D case, we study how a cell submitted to a constant directional force that mimics the action of chemoattractant, behaves in the presence of obstacles. We numerically observe the existence of a velocity value that the cell can not exceed even if the directional force intensity increases. We find that this threshold value depends on the number of obstacles. Our result confirms a result that was already observed in a discrete framework in [3,4]

Analyse et détection des électrogrammes complexes fractionnés en vue de soigner la fibrillation auriculaire à l'aide de techniques d'ablation par radiofréquence

This manuscript presents research on the analysis and the detection of Complex Fractionated Atrial Electrograms (CFAE). In the first part, following a presentation over Atrial Fibrillation (AF) mechanisms and bioelectrical signals, the most commonly used tools for analyzing CFAE are presented. Linear tools are initially applied to signals from AF ablation procedures, then nonlinear tools are shown and integrated intoa CFAE detection algorithm. This one is based on the quantification of electrogram recurrence properties. In the second part, the cell and cardiac muscle tissue are described and simulated using mathematical models. Models such as FitzHugh Nagumo, Aliev Panfilov and Courtemanche Ramirez Nattel are implemented to reproduce the mechanisms of AF mentioned in the presentation of this disease. The acquisition of fields of potential is also reproduced using a numerical model of catheter as the one used during ablation process. Time signals thus generated are used to match the spatiotemporal activations at the substrate level with the patterns to be observed in CFAE. An experimental model completes the analysis. Cell cultures of newborn rats on MEA (Micro ElectrodeArray) can recreate fibrillation conditions and acquire extracellular potentials. Again, electrogramsare compared with signals from computer simulations and the clinical database signals. The analysisof pattern sequence via the three types of models can attach the observed patterns in electrograms with the mechanisms occurring at the cardiac tissue level during AF. Real-time analysis would allow the practitioner to receive critical information during ablation about the nature and the location of arrhythmia sourcesCe manuscrit présente des travaux de recherche sur l’analyse et la détection des Electrogrammes Auriculaires Complexes Fractionnés (EACF). Dans une première partie faisant suite à une présentation des mécanismes et des signaux bioélelectriques de la Fibrillation Auriculaire (FA), les outils les plus couramment utilisés pour l’analyse des signaux EACF sont présentés. Des outils linéaires sont dans un premier temps appliqués aux signaux intracardiaques issus des procédures d’ablation de la FA par radiofréquence puis des outilsnon linéaires sont présentés et intégrés à un algorithme de détection des EACF. Ce dernier s’appuie sur la quantification des propriétés de récurrence des électrogrammes. Dans la seconde partie, la cellule et le tissu musculaire cardiaque sont détaillés puis simulés à l’aide de plusieurs modèles mathématiques. Ceux de FitzHugh Nagumo, Aliev Panfilov et Courtemanche Ramirez Nattel sont mis en oeuvre afin de reproduire les mécanismes de la FA évoqués dans la présentation de cette pathologie. L’acquisition des champs de potentiels est également reproduite à l’aide d’un modèle numérique de cathéter tel que celui utilisé lors des procédures. Les signaux temporels ainsi générés permettent de lier les activations spatiotemporelles au niveau du substrat aux motifs observables dans les EACF. Un modèle expérimental vient compléter la partie modélisation. Les cultures de cellules de rats nouveaux nés sur puces MEA (Micro Electrode Array) permettent de recréer des conditions de fibrillation et d’acquérir des potentiels extracellulaires. Là encore, les électrogrammes sont comparés aux signaux issus des simulations numériques ainsi qu’aux signaux cliniques. L’analyse des séquences de motifs via les trois types de modèles utilisés permet de rattacher les motifs observés dans les électrogrammes aux mécanismes se produisant au niveau du tissu cardiaque lors de la FA. Une analyse en temps réel permettrait de fournir au praticien des informations déterminantes lors de l’ablation concernant la nature et la localisation des sources d’arythmi

Analysis and detection of complex fractionated electrograms to treat atrial fibrillation with radiofrequency ablation techniques

Ce manuscrit présente des travaux de recherche sur l’analyse et la détection des Electrogrammes Auriculaires Complexes Fractionnés (EACF). Dans une première partie faisant suite à une présentation des mécanismes et des signaux bioélelectriques de la Fibrillation Auriculaire (FA), les outils les plus couramment utilisés pour l’analyse des signaux EACF sont présentés. Des outils linéaires sont dans un premier temps appliqués aux signaux intracardiaques issus des procédures d’ablation de la FA par radiofréquence puis des outilsnon linéaires sont présentés et intégrés à un algorithme de détection des EACF. Ce dernier s’appuie sur la quantification des propriétés de récurrence des électrogrammes. Dans la seconde partie, la cellule et le tissu musculaire cardiaque sont détaillés puis simulés à l’aide de plusieurs modèles mathématiques. Ceux de FitzHugh Nagumo, Aliev Panfilov et Courtemanche Ramirez Nattel sont mis en oeuvre afin de reproduire les mécanismes de la FA évoqués dans la présentation de cette pathologie. L’acquisition des champs de potentiels est également reproduite à l’aide d’un modèle numérique de cathéter tel que celui utilisé lors des procédures. Les signaux temporels ainsi générés permettent de lier les activations spatiotemporelles au niveau du substrat aux motifs observables dans les EACF. Un modèle expérimental vient compléter la partie modélisation. Les cultures de cellules de rats nouveaux nés sur puces MEA (Micro Electrode Array) permettent de recréer des conditions de fibrillation et d’acquérir des potentiels extracellulaires. Là encore, les électrogrammes sont comparés aux signaux issus des simulations numériques ainsi qu’aux signaux cliniques. L’analyse des séquences de motifs via les trois types de modèles utilisés permet de rattacher les motifs observés dans les électrogrammes aux mécanismes se produisant au niveau du tissu cardiaque lors de la FA. Une analyse en temps réel permettrait de fournir au praticien des informations déterminantes lors de l’ablation concernant la nature et la localisation des sources d’arythmieThis manuscript presents research on the analysis and the detection of Complex Fractionated Atrial Electrograms (CFAE). In the first part, following a presentation over Atrial Fibrillation (AF) mechanisms and bioelectrical signals, the most commonly used tools for analyzing CFAE are presented. Linear tools are initially applied to signals from AF ablation procedures, then nonlinear tools are shown and integrated intoa CFAE detection algorithm. This one is based on the quantification of electrogram recurrence properties. In the second part, the cell and cardiac muscle tissue are described and simulated using mathematical models. Models such as FitzHugh Nagumo, Aliev Panfilov and Courtemanche Ramirez Nattel are implemented to reproduce the mechanisms of AF mentioned in the presentation of this disease. The acquisition of fields of potential is also reproduced using a numerical model of catheter as the one used during ablation process. Time signals thus generated are used to match the spatiotemporal activations at the substrate level with the patterns to be observed in CFAE. An experimental model completes the analysis. Cell cultures of newborn rats on MEA (Micro ElectrodeArray) can recreate fibrillation conditions and acquire extracellular potentials. Again, electrogramsare compared with signals from computer simulations and the clinical database signals. The analysisof pattern sequence via the three types of models can attach the observed patterns in electrograms with the mechanisms occurring at the cardiac tissue level during AF. Real-time analysis would allow the practitioner to receive critical information during ablation about the nature and the location of arrhythmia source

Recurrence Quantification Analysis as a tool for complex fractionated atrial electrogram discrimination.

International audienceAtrial fibrillation is the most encountered pathology of the heart rate. The reasons of its occurrence and its particular characteristics remain unknown, resulting from complex phenomena interaction. From these interactions emerges Complex Fractionated Atrial Electrograms (CFAE) which are useful for the ablation procedure. This study presents a method based on nonlinear data analysis, the Recurrence Quantification Analysis (RQA) applied on intracardiac atrial electrograms to detect CFAE particularities. The results obtained on areas previously tagged by a cardilogist show a good sensitivity to CFAE. Combination of RQA features offers a larger discrimination potential for future automated detection

A 1D model of leukocyte adhesion coupling bond dynamics with blood velocity

International audienceCell adhesion on the vascular wall is a highly coupled process where blood flow and adhesion dynamics are closely linked. Cell dynamics in the vicinity of the vascular wall is driven mechanically by the competition between the drag force of the blood flow and the force exerted by the bonds created between the cell and the wall. Bonds exert a friction force. Here, we propose a mathematical model of such a competitive system, namely leukocytes whose capacity to create bonds with the vascular wall and transmigratory ability are coupled by integrins and chemokines. The model predicts that this coupling gives rise to a dichotomic cell dynamic, whereby cells switch from rolling to firm arrest, through non linear effects. Cells can then trans-migrate through the wall. These predicted dynamic regimes are compared to in-vitro trajectories of leukocytes. We expect that competition between friction and drag force in particle dynamics (such as shear stress-controlled nanoparticle capture) can lead to similar dichotomic mode

Impact of bipolar electrodes contact on fractionation index measurement.

International audience: Signals such as Complex Fractionated Atrial Electrograms (CFAE) are tracked during ablation procedures to locate the arrhythmical substrate regions. Most of CFAE classification tools use fractionation indexes. However, recordings from intracardiac catheter depend on electrode contact quality. This paper investigates the impact of electrode contact area on fractionation indexes. It is assessed through three kinds of arrhythmical activations resulting from a numerical simulation of a small piece of the cardiac tissue. Bipolar electrograms are extracted corresponding to 25 different contact areas and fractionation indexes (Shannon entropy, non linear energy operator and maximum peak ratio) are computed. Results yield that the Shannon entropy offers a good potential discrimination between arrhythmic scenarios and is less sensitive to the electrode contact variation

Relationship between complex fractionated atrial electrogram patterns and different heart substrate configurations

International audienceComplex Fractionated Atrial Electrograms (CFAE) were identified as being symptomatic of reentrant activities. Signals recorded by an intracardiac catheter give an imprecise vision of the underlying phenomena that occur in the proarrhythmic substrate. In this study, phenomenological and ionic numerical models were used to simulate a small piece of the atrium substrate. The catheter measurement is also simulated numerically to take into account electrode particularities. Modifications were applied on the numerical substrate. Then stimulation scenarios were generated in the numerical substrate such as planar waves, stable or breaking spirals. Comparison between simulated and clinical electrograms showed common patterns

Cell migration in complex environments: chemotaxis and topographical obstacles

International audienceCell migration is a complex phenomenon that plays an important role in many biological processes. Our aim here is to build and study models of reduced complexity to describe some aspects of cell motility in tissues. Precisely, we study the impact of some biochemical and mechanical cues on the cell dynamics in a 2D framework. For that purpose, we model the cell as an active particle with a velocity solution to a particular Stochastic Differential Equation that describes the intracellular dynamics as well as the presence of some biochemical cues. In the 1D case, an asymptotic analysis puts to light a transition between migration dominated by the cell's internal activity and migration dominated by an external signal. In a second step, we use the contact algorithm introduced in [16, 19] to describe the cell dynamics in a crowded environment. In the 2D case, we study how a cell submitted to a constant directional force that mimics the action of chemoattractant, behaves in the presence of obstacles. We numerically observe the existence of a velocity value that the cell can not exceed even if the directional force intensity increases. We find that this threshold value depends on the number of obstacles. Our result confirms a result that was already observed in a discrete framework in [4]

Numerical approximation of Knudsen layer for Euler-Poisson system

International audienceIn this work, we consider the computation of the boundary conditions for the linearized Euler-Poisson derived from the BGK kinetic model in the small mean free path regime. Boundary layers are generated from the fact that the incoming kinetic flux might be far from the thermodynamical equilibrium. In [2], the authors propose a method to compute numerically the boundary conditions in the hydrodynamic limit relying on an analysis of the boundary layers. In this paper, we will extend these techniques in the case of the coupled Euler-Poisson system.Dans ce travail, nous nous intéressons à l'évaluation numérique de conditions aux limites pour le système d'Euler-Poisson linéarisé obtenu à partir du modèle cinétique BGK dans le régime de petit libre parcours moyen. Des couches limites peuvent apparaître en raison du fait que les flux cinétiques entrants peuvent différer de l'équilibre thermodynamique. La réference [2] introduit une méthode de calcul numérique des conditions aux limites dans un tel régime hydrodynamique basée sur l'analyse des couches limites. Ici, nous étendons ces techniques au cas du système couplé d'Euler-Poisson