利用电图估计心肌组织纤维架构与瘢痕的计算机模拟研究

心房颤动(Atrial Fibrillation, AF)的特征是心房内电信号紊乱，已知其由纤维化（瘢痕）区域或功能性细胞重塑维持，二者均可导致缓慢传导区。因此，估计心肌有效传导率并识别异常传播区域对AF的有效治疗至关重要。我们假设组织传导率的空间分布可直接由一组同步获取的接触式电图(electrograms, EGMs)推断。我们使用随机瘢痕分布和现象学心脏模型生成模拟心脏动作电位传播的数据集，并计算该场上不同位置的接触式EGM。EGM加入了从实验室获取的生物数据中提取的噪声。一个基于改进U-net架构的深度神经网络被训练用于估计瘢痕位置并以91%的Jaccard指数量化组织传导率。我们采用基于小波的替代数据检验分析，确认推断的传导率分布是模型真实输入的准确表征。我们发现真实值与预测之间的均方根误差(root mean square error, RMSE)显著小于($p_{val}<0.01$)真实值与替代样本之间的RMSE。