Mapping the transmural scar and activation for patients with ventricular arrhythmia
Notice bibliographique
Résumé
Myocardial scar is the most common substrate for malignant arrhythmia and cardiac arrest. Radiofrequency ablation, as one of the emerging mainstream therapies, currently relies on electrophysiologic (EP) map acquired on endocardial and occasionally epicardial surfaces. As myocardial scar is often complex with shapes varying with the depth of the myocardium, endocardial and epicardial maps may differ substantially, and may fail to identify mid-wall fibrosis that exist in ∼ 30% of patients with nonischemic cardiomyopathy. Alternative image-based delineation of anatomical scar is noninvasive and transmural, but it does not reflect the possibly EP functional anomaly. In this paper, we present a validation study of a previously developed method that combines body-surface electrocardiographic data and image-derived anatomic data to compute EP and scar details along the depth of the myocardium. Experiments were performed on 4 patients referred for ablation associated with myocardial infarction, with gold standards of substrate voltage maps and activation maps acquired by CARTO electroanatomic mapping system. This study exhibits the ability of the presented method in accurately quantifying the scar substrate and capturing abnormal EP patterns, not only on the heart surfaces but along the transmural dimension.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».