基于无创心电图推断心室激活特性
组织与器官
2021-12-09 v1 信号处理
摘要
精准心脏病学的实现需要新技术以无创表征个体患者的心功能，从而为治疗与诊断决策提供信息。心电图（ECG）是临床应用最广的心脏诊断工具。然而，其解读受心脏与躯体的功能和解剖变异干扰。在本研究中，我们开发新的计算技术，通过利用无创心电图与基于图像的躯干-双心室建模和仿真的协同作用，来估计个体受试者的关键心室激活特性。更确切地说，我们提出一种高效的基于序贯蒙特卡洛近似贝叶斯计算的推断方法，其与Eikonal仿真及基于临床心脏磁共振（CMR）成像构建的躯干-双心室模型相集成。该方法还包含一种处理连续（传导速度）与离散（最早激活位点）组合参数空间的新策略，以及一种高效的基于动态时间规整的ECG比较算法。我们在一个包含二十个虚拟受试者的队列上展示了推断方法的结果，其心脏体积范围为74 cm3至171 cm3，并考虑了内膜离散化的低分辨率与高分辨率（其决定最早激活位点的可能位置）。结果表明，我们的方法能成功从无创数据推断心室激活特性，对窦性心律下的最早激活位点、心内膜速度与sheet（跨壁）速度的推断精度更高，而非纤维或sheet法向速度。
引用
@article{arxiv.2010.15214,
title = {Inference of ventricular activation properties from non-invasive electrocardiography},
author = {Julia Camps and Brodie Lawson and Christopher Drovandi and Ana Minchole and Zhinuo Jenny Wang and Vicente Grau and Kevin Burrage and Blanca Rodriguez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.15214},
year = {2021}
}
备注
Submitted to Medical Image Analysis