Unipolar electrogram‐based voltage mapping with far‐field cancellation to improve detection of abnormal atrial substrate during atrial fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: An important substrate for atrial fibrillation (AF) is fibrotic atrial myopathy. Identifying low voltage, myopathic regions during AF using traditional bipolar voltage mapping is limited by the directional dependency of wave propagation. Our objective was to evaluate directionally independent unipolar voltage mapping, but with far-field cancellation, to identify low-voltage regions during AF. METHODS: In 12 patients undergoing pulmonary vein isolation for AF, high-resolution voltage mapping was performed in the left atrium during sinus rhythm and AF using a roving 20-pole circular catheter. Bipolar electrograms (EGMs) (Bi) < 0.5 mV in sinus rhythm identified low-voltage regions. During AF, bipolar voltage and unipolar voltage maps were created, the latter with (uni-res) and without (uni-orig) far-field cancellation using a novel, validated least-squares algorithm. RESULTS: Uni-res voltage was ~25% lower than uni-orig for both low voltage and normal atrial regions. Far-field EGM had a dominant frequency (DF) of 4.5-6.0 Hz, and its removal resulted in a lower DF for uni-orig compared with uni-res (5.1 ± 1.5 vs. 4.8 ± 1.5 Hz; p < .001). Compared with Bi, uni-res had a significantly greater area under the receiver operator curve (0.80 vs. 0.77; p < .05), specificity (86% vs. 76%; p < .001), and positive predictive value (43% vs. 30%; p < .001) for detecting low-voltage during AF. Similar improvements in specificity and positive predictive value were evident for uni-res versus uni-orig. CONCLUSION: Far-field EGM can be reliably removed from uni-orig using our novel, least-squares algorithm. Compared with Bi and uni-orig, uni-res is more accurate in detecting low-voltage regions during AF. This approach may improve substrate mapping and ablation during AF, and merits further study.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».