In-Silico Data Based Machine Learning Technique Predicts Premature Ventricular Contraction Origin Coordinates

International audienc

A Patient-Specific Equivalent Dipole Model

International audienceSophisticated models for the electrocardiographic inverse problem are available, but their reliance on imaging data and large numbers of electrodes limit their use. Simple models such as the equivalent dipole model (EDM) therefore remain relevant. We developed a probabilistic approach to the equivalent unbounded uniform single dipole problem and developed a natural extension to the bounded nonuniform case that relies on a patientspecific statistical inference of the propagation mechanism between the location of the dipole and the electrode locations. The two models were tested on data simulated with a detailed heart-torso model with four different activation sequences and three different sets of tissue characteristics. We observed a throughout enhancement of the ability to reconstruct the ECG of the patient-specific model when compared to the uniform unbounded dipole model

Méthodes numériques d'apprentissage pour faciliter la localisation des arythmies ventriculaires lors d'une procédure d'ablation

Cardiovascular diseases are leading causes of death in the world. Among these diseases, ventricular arrhythmias are potentially serious pathologies that can lead to sudden cardiac death. A ventricular arrhythmia is an abnormality that affects the propagation of the electrical activation wavefronts through the ventricles, which normally coordinates the contraction of the ventricles such that they can optimally perform their role of pumping blood through the body. Of these arrhythmias, premature ventricular contraction (PVC) is the most benign. However, it can lead to tachycardia, which can induce fibrillation -- the most dangerous cardiac arrhythmia and fatal if not interrupted by a defibrillator.The challenge is therefore to treat PVCs if they are too frequent. To do this, cardiologists first use drugs that act on the electrical activity of the heart. However, sometimes these treatments are not sufficient. In this case, clinicians resort to a catheter ablation procedure. It proceeds by inserting a catheter into the patient's ventricular cavities, locating the areas of the heart responsible for the PVCs and then neutralizing them by applying a radiofrequency current that locally heats the tissue sufficiently to kill the cells. These procedures have a good success rate, but locating the areas responsible for PVC can be difficult for the cardiologist, and thus lengthen the intervention, which can last for several hours, and is unpleasant for the patient.The objective of this thesis is to create numerical tools that facilitate PVC localisation and that are easy to integrate in the clinical workflow. To do this, highly accurate simulations of the electrical activity of the heart were used.In the first part, an iterative pace-mapping method was proposed. This method, which uses only electrocardiogram signals, has been tested on simulated data.In the second part, a machine learning method was constructed, based on in-silico data generated with several realistic patient-specific heart-torso models, using both imaging and electrocardiogram signals. This method was trained on the simulated data and then tested on clinical data, from ablation procedures performed at the Bordeaux University Hospital.Les maladies cardiovasculaires sont les principales causes de décès dans le monde. Parmi ces maladies, les arythmies ventriculaires sont des pathologies potentiellement graves, pouvant engendrer la mort subite cardiaque. Une arythmie ventriculaire est une anomalie qui affecte la propagation des ondes électriques parcourant les ventricules, ondes qui coordonnent la contraction de ceux-ci afin qu’ils puissent assurer leur rôle de pomper le sang dans l’organisme. Parmi ces arythmies, l’extrasystole ventriculaire est la forme la plus bénigne de cette catégorie, mais elle peut entraîner une tachycardie capable de déclencher une fibrillation, forme la plus dangereuse, et même mortelle si elle n’est pas interrompue par un défibrillateur.L’enjeu est donc de parvenir à soigner les extrasystoles si elles s’avèrent trop fréquentes. Pour cela, les cardiologues ont d’abord recours à des médicaments permettant d’agir sur l’activité électrique cardiaque. Néanmoins, il arrive que ces traitements ne soient pas suffisants. Les cliniciens procèdent alors à une procédure d’ablation par radiofréquence : cela consiste à introduire un cathéter dans les cavités ventriculaires du patient, de localiser les zones du tissu cardiaque responsables des extrasystoles, puis de les neutraliser via ce cathéter en chauffant à une température suffisante pour tuer les cellules malades. Ce type de procédure a un bon taux de réussite, cependant la localisation des zones responsables des extrasystoles peut s’avérer difficile pour le cardiologue, et ainsi rallonger le temps d’intervention, qui peut s’étendre sur plusieurs heures, ce qui est inconfortable pour le patient. C’est en particulier le cas lorsque les extrasystoles sont rares au moment de l’intervention.L’objectif de cette thèse est de créer des outils numériques permettant de faciliter la localisation des extrasystoles ventriculaires, outils qui s’intègrent facilement dans le procédé clinique. Pour cela, des simulations très précises de la propagation électrique dans le cœur ont été utilisées.Dans la première partie, une méthode itérative de guidage, basée sur des stimulations successives via cathéter, a été proposée. Cette méthode, qui utilise uniquement les signaux des électrocardiogrammes, a été testée sur des données simulées.Dans la seconde partie, une méthode d’apprentissage automatique a été construite sur des données simulées générées sur plusieurs modèles de patients réalistes, en utilisant l’imagerie ainsi que les signaux des électrocardiogrammes. Cette méthode a été entraînée sur les données simulées puis a pu être testée sur des données cliniques, récupérées de procédures d’ablation réalisées au CHU de Bordeaux

Méthodes numériques d'apprentissage pour faciliter la localisation des arythmies ventriculaires lors d'une procédure d'ablation

Cardiovascular diseases are leading causes of death in the world. Among these diseases, ventricular arrhythmias are potentially serious pathologies that can lead to sudden cardiac death. A ventricular arrhythmia is an abnormality that affects the propagation of the electrical activation wavefronts through the ventricles, which normally coordinates the contraction of the ventricles such that they can optimally perform their role of pumping blood through the body. Of these arrhythmias, premature ventricular contraction (PVC) is the most benign. However, it can lead to tachycardia, which can induce fibrillation -- the most dangerous cardiac arrhythmia and fatal if not interrupted by a defibrillator.The challenge is therefore to treat PVCs if they are too frequent. To do this, cardiologists first use drugs that act on the electrical activity of the heart. However, sometimes these treatments are not sufficient. In this case, clinicians resort to a catheter ablation procedure. It proceeds by inserting a catheter into the patient's ventricular cavities, locating the areas of the heart responsible for the PVCs and then neutralizing them by applying a radiofrequency current that locally heats the tissue sufficiently to kill the cells. These procedures have a good success rate, but locating the areas responsible for PVC can be difficult for the cardiologist, and thus lengthen the intervention, which can last for several hours, and is unpleasant for the patient.The objective of this thesis is to create numerical tools that facilitate PVC localisation and that are easy to integrate in the clinical workflow. To do this, highly accurate simulations of the electrical activity of the heart were used.In the first part, an iterative pace-mapping method was proposed. This method, which uses only electrocardiogram signals, has been tested on simulated data.In the second part, a machine learning method was constructed, based on in-silico data generated with several realistic patient-specific heart-torso models, using both imaging and electrocardiogram signals. This method was trained on the simulated data and then tested on clinical data, from ablation procedures performed at the Bordeaux University Hospital.Les maladies cardiovasculaires sont les principales causes de décès dans le monde. Parmi ces maladies, les arythmies ventriculaires sont des pathologies potentiellement graves, pouvant engendrer la mort subite cardiaque. Une arythmie ventriculaire est une anomalie qui affecte la propagation des ondes électriques parcourant les ventricules, ondes qui coordonnent la contraction de ceux-ci afin qu’ils puissent assurer leur rôle de pomper le sang dans l’organisme. Parmi ces arythmies, l’extrasystole ventriculaire est la forme la plus bénigne de cette catégorie, mais elle peut entraîner une tachycardie capable de déclencher une fibrillation, forme la plus dangereuse, et même mortelle si elle n’est pas interrompue par un défibrillateur.L’enjeu est donc de parvenir à soigner les extrasystoles si elles s’avèrent trop fréquentes. Pour cela, les cardiologues ont d’abord recours à des médicaments permettant d’agir sur l’activité électrique cardiaque. Néanmoins, il arrive que ces traitements ne soient pas suffisants. Les cliniciens procèdent alors à une procédure d’ablation par radiofréquence : cela consiste à introduire un cathéter dans les cavités ventriculaires du patient, de localiser les zones du tissu cardiaque responsables des extrasystoles, puis de les neutraliser via ce cathéter en chauffant à une température suffisante pour tuer les cellules malades. Ce type de procédure a un bon taux de réussite, cependant la localisation des zones responsables des extrasystoles peut s’avérer difficile pour le cardiologue, et ainsi rallonger le temps d’intervention, qui peut s’étendre sur plusieurs heures, ce qui est inconfortable pour le patient. C’est en particulier le cas lorsque les extrasystoles sont rares au moment de l’intervention.L’objectif de cette thèse est de créer des outils numériques permettant de faciliter la localisation des extrasystoles ventriculaires, outils qui s’intègrent facilement dans le procédé clinique. Pour cela, des simulations très précises de la propagation électrique dans le cœur ont été utilisées.Dans la première partie, une méthode itérative de guidage, basée sur des stimulations successives via cathéter, a été proposée. Cette méthode, qui utilise uniquement les signaux des électrocardiogrammes, a été testée sur des données simulées.Dans la seconde partie, une méthode d’apprentissage automatique a été construite sur des données simulées générées sur plusieurs modèles de patients réalistes, en utilisant l’imagerie ainsi que les signaux des électrocardiogrammes. Cette méthode a été entraînée sur les données simulées puis a pu être testée sur des données cliniques, récupérées de procédures d’ablation réalisées au CHU de Bordeaux

Numerical learning methods to facilitate ventricular arrhythmias localisation during ablation procedures

Les maladies cardiovasculaires sont les principales causes de décès dans le monde. Parmi ces maladies, les arythmies ventriculaires sont des pathologies potentiellement graves, pouvant engendrer la mort subite cardiaque. Une arythmie ventriculaire est une anomalie qui affecte la propagation des ondes électriques parcourant les ventricules, ondes qui coordonnent la contraction de ceux-ci afin qu’ils puissent assurer leur rôle de pomper le sang dans l’organisme. Parmi ces arythmies, l’extrasystole ventriculaire est la forme la plus bénigne de cette catégorie, mais elle peut entraîner une tachycardie capable de déclencher une fibrillation, forme la plus dangereuse, et même mortelle si elle n’est pas interrompue par un défibrillateur.L’enjeu est donc de parvenir à soigner les extrasystoles si elles s’avèrent trop fréquentes. Pour cela, les cardiologues ont d’abord recours à des médicaments permettant d’agir sur l’activité électrique cardiaque. Néanmoins, il arrive que ces traitements ne soient pas suffisants. Les cliniciens procèdent alors à une procédure d’ablation par radiofréquence : cela consiste à introduire un cathéter dans les cavités ventriculaires du patient, de localiser les zones du tissu cardiaque responsables des extrasystoles, puis de les neutraliser via ce cathéter en chauffant à une température suffisante pour tuer les cellules malades. Ce type de procédure a un bon taux de réussite, cependant la localisation des zones responsables des extrasystoles peut s’avérer difficile pour le cardiologue, et ainsi rallonger le temps d’intervention, qui peut s’étendre sur plusieurs heures, ce qui est inconfortable pour le patient. C’est en particulier le cas lorsque les extrasystoles sont rares au moment de l’intervention.L’objectif de cette thèse est de créer des outils numériques permettant de faciliter la localisation des extrasystoles ventriculaires, outils qui s’intègrent facilement dans le procédé clinique. Pour cela, des simulations très précises de la propagation électrique dans le cœur ont été utilisées.Dans la première partie, une méthode itérative de guidage, basée sur des stimulations successives via cathéter, a été proposée. Cette méthode, qui utilise uniquement les signaux des électrocardiogrammes, a été testée sur des données simulées.Dans la seconde partie, une méthode d’apprentissage automatique a été construite sur des données simulées générées sur plusieurs modèles de patients réalistes, en utilisant l’imagerie ainsi que les signaux des électrocardiogrammes. Cette méthode a été entraînée sur les données simulées puis a pu être testée sur des données cliniques, récupérées de procédures d’ablation réalisées au CHU de Bordeaux.Cardiovascular diseases are leading causes of death in the world. Among these diseases, ventricular arrhythmias are potentially serious pathologies that can lead to sudden cardiac death. A ventricular arrhythmia is an abnormality that affects the propagation of the electrical activation wavefronts through the ventricles, which normally coordinates the contraction of the ventricles such that they can optimally perform their role of pumping blood through the body. Of these arrhythmias, premature ventricular contraction (PVC) is the most benign. However, it can lead to tachycardia, which can induce fibrillation -- the most dangerous cardiac arrhythmia and fatal if not interrupted by a defibrillator.The challenge is therefore to treat PVCs if they are too frequent. To do this, cardiologists first use drugs that act on the electrical activity of the heart. However, sometimes these treatments are not sufficient. In this case, clinicians resort to a catheter ablation procedure. It proceeds by inserting a catheter into the patient's ventricular cavities, locating the areas of the heart responsible for the PVCs and then neutralizing them by applying a radiofrequency current that locally heats the tissue sufficiently to kill the cells. These procedures have a good success rate, but locating the areas responsible for PVC can be difficult for the cardiologist, and thus lengthen the intervention, which can last for several hours, and is unpleasant for the patient.The objective of this thesis is to create numerical tools that facilitate PVC localisation and that are easy to integrate in the clinical workflow. To do this, highly accurate simulations of the electrical activity of the heart were used.In the first part, an iterative pace-mapping method was proposed. This method, which uses only electrocardiogram signals, has been tested on simulated data.In the second part, a machine learning method was constructed, based on in-silico data generated with several realistic patient-specific heart-torso models, using both imaging and electrocardiogram signals. This method was trained on the simulated data and then tested on clinical data, from ablation procedures performed at the Bordeaux University Hospital

An Improved Iterative Pace-Mapping Algorithm to Detect the Origin of Premature Ventricular Contractions

International audiencePremature ventricular contraction (PVC) is one of the mechanisms that induce Ventricular Tachycardia (VT) or Ventricular Fibrillation (VF). A way to cure PVC is to ab-late the origin with an endocardial catheter. But it can be difficult, and sometimes impossible, to localize this exit site accurately enough. We propose to accelerate catheter ablation using an automatic method to guide the catheter towards the PVC origin. This method uses the QRS complex integrals of the 8-lead ECGs of the PVC and a sequence of beats paced at known locations. The method was tested using 7 realistic heart-torso models with PVCs in endocardial, epicardial, and intramural tissue. With 10 pacing sites, 95 % of the targets had been approximated to less than 5 mm. We conclude that although the convergence is sometimes erratic, the proposed method does converge to the origin, often within the radius of an ablation lesion

In-Silico Evaluation of an Iterative Pace-Mapping Technique to Guide Catheter Ablation of Ventricular Ectopy

Ventricular tachychardia (VT) is one of the mechanisms that induce sudden cardiac death. A way to cure VT is to ablate the exit site with an endocardial catheter. But it can be difficult, and sometimes impossible, to localize this exit site accurately enough. We propose a process to accelerate catheter ablation using an automatic method to guide the catheter towards the exit site. The proposed process uses the QRS complex integral of the 12-lead ECG. The method was tested using a realistic numerical forward model with pacing sites in endocardial, epicardial, and mid-myocardial tissue. With 12 pacing sites, 6 targets had been approximated to less than 1 mm. Five more were within 5 mm distance, and one was at 10 mm distance. We conclude that although the convergence is sometimes erratic, the proposed method does converge to the exit site, often within the radius of an ablation lesion

Deep Learning for Model Correction in Cardiac Electrophysiological Imaging

International audienceImaging the electrical activity of the heart can be achieved with invasive catheterisation. However, the resulting data are sparse and noisy. Mathematical modelling of cardiac electrophysiology can help the analysis but solving the associated mathematical systems can become unfeasible. It is often computationally demanding, for instance when solving for different patient conditions. We present a new framework to model the dynamics of cardiac electrophysiology at lower cost. It is based on the integration of a low-fidelity physical model and a learning component implemented here via neural networks. The latter acts as a complement to the physical part, and handles all quantities and dynamics that the simplified physical model neglects. We demonstrate that this framework allows us to reproduce the complex dynamics of the transmembrane potential and to correctly identify the relevant physical parameters, even when only partial measurements are available. This combined model-based and data-driven approach could improve cardiac electrophysiological imaging and provide predictive tools

In-Silico Data Based Machine Learning Technique Predicts Premature Ventricular Contraction Origin Coordinates

Plateforme multi-modale d'exploration en cardiologieElectrostructural Tomography - Towards Multiparametric Imaging of Cardiac Electrical Disorder