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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».