Abstract 10236: Prospective Assessment of ECG-Image-based Real-Time Individual Virtual-Heart Automatic Localization (RIVAL) for Scar-Related Ventricular Tachycardia (VT)
Notice bibliographique
Résumé
Background: We developed a novel RIVAL system that consists of a CT-based computational simulation to identify VT circuits and an ECG-based automated approach to localize VT exit sites. Objective: Prospectively assess the ability of the RIVAL system to localize VT circuits and exits. Methods: Patients presenting for VT ablation were enrolled into the study. Pre-procedural cardiac CT was performed and used to conduct heart simulations for predicting VT circuits. The patient’s CT geometry with the predicted VT circuits was registered to the electroanatomic shell created during the procedure and imported into the RIVAL program. During the procedure, exit sites of induced VTs are localized in real-time using the 12-lead ECG onto the patient-specific CT surface. Predicted ablation regions obtained by combining RIVAL-predicted VT circuits with exit sites were analyzed offline to assess localization accuracy to the invasive VT ablation procedure. Results: Four patients with ischemic cardiomyopathy undergoing VT ablation had preprocedural cardiac CT. In P1, two VTs were induced during the procedure. The RIVAL predicted 2 VT circuits and achieved a mean localization error of 7.0mm for VT exit site prediction (Fig1). There was a spatial concordance between the predicted ablation areas and the clinical ablation regions. For P2, three VTs were induced during the VT ablation. A large area of scar was associated with 6 RIVAL-predicted VT circuits. The exit site localization accuracy could not be precisely quantitated because the VTs terminated with ablation at a mid-diastolic site. For P3, no VTs were inducible, however substrate modification (SM) was performed in the anterior-apical LV. The RIVAL predicted only one VT circuit located in the area where SM was performed. No VT was induced for P4 and the RIVAL did not predict any VT circuits. Conclusions: The RIVAL predicts the VT circuit and exit accurately, which may improve the precision of ablation therapies and procedure outcomes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».