Fully automated initiation of simulated episodes of atrial arrhythmias
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To develop computational tools for automatically initiating a large number of independent episodes of atrial arrhythmias in electro-anatomical computer models of the atria and therefore facilitating the design of in silico experiments. METHODS AND RESULTS: A biophysical model of the atria was constructed from segmented medical images of the human atria of a patient with atrial fibrillation (AF). A set of 40 initial conditions were generated based on a priori knowledge about wavefront propagation and the number and location of reentries (1-6 randomly distributed over the atrial epicardium). Simulations were run from each of these initial conditions in three substrates representing different forms of AF dynamics (stable rotors; multiple unstable meandering wavelets; and wavelets broken by repolarization heterogeneities). To demonstrate the applicability of the initiation method for testing clinical of therapeutic interventions, the channel I(Kr) was blocked after 2 s of simulation and its effect on the number of functional reentries was documented. The use of pre-computed initial conditions enabled to successfully generate episodes of simulated AF in each substrate. Blockade of I(Kr) channel prolonged action potential duration, resulting in a reduction of the number of functional reentries. In the substrate with unstable spiral waves, the effect was sufficiently large to terminate AF in about two-thirds of the cases. In the two other substrates, the effect was minor. CONCLUSION: These new simulation tools may help investigate in computer models therapeutic interventions in different substrates in order to identify substrate-specific optimal therapy.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».