Eikonal-based initiation of fibrillatory activity in thin-walled cardiac propagation models
Notice bibliographique
Résumé
Reentrant arrhythmias can be simulated in electrophysiological models of electrical impulse propagation governed by a reaction-diffusion system. To facilitate the initiation of a large number of independent episodes of simulated arrhythmias with controllable level of complexity, a new approach is proposed for thin-walled geometries in which depolarization wave dynamics is essentially two-dimensional. Points representing phase singularities are first randomly distributed over the epicardial surface and are assigned a topological charge (direction of rotation). A qualitatively-correct phase map is then reconstructed on the whole surface by interpolation. The eikonal-diffusion equation is used to iteratively regularize the phase map based on a priori information on wavefront propagation. An initial condition for the reaction-diffusion model is created from the resulting phase map with multiple functional/anatomical reentries. Results in an atrial model demonstrate the ability to generate statistical realizations of the same dynamics and to vary the level of complexity measured by the number of phase singularities. A library of 100 simulations with an average number of phase singularities ranging from 1 to 10 is created. An extension to volumetric patient-specific atrial models including fiber orientation and a fast conducting system is presented to illustrate possible applications.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».