GEASI：心脏模型中基于测地线的早期激活位点识别
最优化与控制
2021-07-01 v2 数值分析
数值分析
摘要
初始心室激活序列的识别是正确个性化患者特异性心脏模型的关键步骤。在健康状态下，浦肯野网络是电激活的主要来源，但在病理条件下，所谓的早期激活位点（EASs）可能更稀疏且更局部化。然而，由于其底层模型的复杂性，它们的数量、位置和时序可能无法从远程记录（如心外膜激活或12导联心电图（ECG））中轻易推断。在这项工作中，我们引入GEASI（基于测地线的早期激活位点识别）作为一种同时识别所有EASs的新方法。为此，我们从建模心脏电激活的各向异性程函方程出发，利用其Hamilton–Jacobi表述来最小化给定目标函数，例如与给定激活测量的二次失配。这种通用方法可扩展为借助拓扑梯度估计激活位点数量，或拟合给定心电图。我们在2D和3D中针对计算机模拟模型以及一名接受心脏再同步治疗的患者的体内心内记录进行了多项实验。结果证明了GEASI在未来个性化模型和临床干预方面的临床适用性。
引用
@article{arxiv.2102.09962,
title = {GEASI: Geodesic-based Earliest Activation Sites Identification in cardiac models},
author = {Thomas Grandits and Alexander Effland and Thomas Pock and Rolf Krause and Gernot Plank and Simone Pezzuto},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.09962},
year = {2021}
}
备注
38 pages, 17 figures