Validation and Opportunities of Electrocardiographic Imaging: From Technical Achievements to Clinical Applications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Electrocardiographic imaging (ECGI) reconstructs the electrical activity of the heart from a dense array of body-surface electrocardiograms and a patient-specific heart-torso geometry. Depending on how it is formulated, ECGI allows the reconstruction of the activation and recovery sequence of the heart, the origin of premature beats or tachycardia, the anchors/hotspots of re-entrant arrhythmias and other electrophysiological quantities of interest. Importantly, these quantities are directly and non-invasively reconstructed in a digitized model of the patient's three-dimensional heart, which has led to clinical interest in ECGI's ability to personalize diagnosis and guide therapy. Despite considerable development over the last decades, validation of ECGI is challenging. Firstly, results depend considerably on implementation choices, which are necessary to deal with ECGI's ill-posed character. Secondly, it is challenging to obtain (invasive) ground truth data of high quality. In this review, we discuss the current status of ECGI validation as well as the major challenges remaining for complete adoption of ECGI in clinical practice. Specifically, showing clinical benefit is essential for the adoption of ECGI. Such benefit may lie in patient outcome improvement, workflow improvement, or cost reduction. Future studies should focus on these aspects to achieve broad adoption of ECGI, but only after the technical challenges have been solved for that specific application/pathology. We propose 'best' practices for technical validation and highlight collaborative efforts recently organized in this field. Continued interaction between engineers, basic scientists, and physicians remains essential to find a hybrid between technical achievements, pathological mechanisms insights, and clinical benefit, to evolve this powerful technique toward a useful role in clinical practice.
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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) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle