Localization of Activation Origin on Patient-Specific Endocardial Surface by the Equivalent Double Layer (EDL) Source Model With Sparse Bayesian Learning
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Ablation treatment of ventricular arrhythmias can be facilitated by pre-procedure planning aided by electrocardiographic inverse solution, which can help to localize the origin of arrhythmia. Our aim was to improve localization accuracy of the inverse solution for activation originating on the left-ventricular endocardial surface, by using a sparse Bayesian learning (SBL). METHODS: The inverse problem of electrocardiography was solved by reconstructing endocardial potentials from time integrals of body-surface electrocardiograms and from patient-specific geometry of the heart and torso for three patients with structurally normal ventricular myocardium, who underwent endocardial catheter mapping that included pace mapping. Complementary simulations using dipole sources in patient-specific geometry were also performed. The proposed method is using sparse property of the equivalent-double-layer (EDL) model of cardiac sources; it employs the SBL and makes use of the spatio-temporal features of the cardiac action potentials. RESULTS: The mean localization error of the proposed method for pooled pacing sites ( n=52) was significantly smaller ( p=0.0039) than that achieved for the same patients in the study of Erem et al. Simulation experiments localized the source dipoles ( n=48) from forward-simulated potentials with the error of 9.4 ± 4.5 mm (mean ± SD). CONCLUSION: The results of our clinical and simulation experiments demonstrate that localization of left-ventricular endocardial activation by means of the Bayesian approach, based on sparse representation of sources by EDL, is feasible and accurate. SIGNIFICANCE: The proposed approach to localizing endocardial sources may have important applications in pre-procedure assessment of arrhythmias and in guiding their ablation treatment.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».