Intracardiac Inverse Potential Mapping Using the Method of Fundamental Solutions
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Atrial fibrillation (AF) is the most prevalent cardiac dysrhythmia and percutaneous catheter ablation is widely used to treat it. Panoramic mapping with multi-electrode catheters can identify ablation targets in persistent AF, but is limited by poor contact and inadequate coverage. Objective: To investigate the accuracy of inverse mapping of endocardial surface potentials from electrograms sampled with noncontact basket catheters. Methods: Our group has developed a computationally efficient inverse 3D mapping technique using a meshless method that employs the Method of Fundamental Solutions (MFS). An in-silico test bed was used to compare ground-truth surface potentials with corresponding inverse maps reconstructed from noncontact potentials sampled with virtual catheters. Ground-truth surface potentials were derived from high-density clinical contact mapping data and computer models. Results: Solutions of the intracardiac potential inverse problem with the MFS are robust, fast and accurate. Endocardial surface potentials can be faithfully reconstructed from noncontact recordings in real-time if the geometry of cardiac surface and the location of electrodes relative to it are known. Larger catheters with appropriate electrode density are needed to resolve complex reentrant atrial rhythms. Conclusion: Real-time panoramic potential mapping is feasible with noncontact intracardiac catheters using the MFS. Significance: Accurate endocardial potential maps can be reconstructed in AF with appropriately designed noncontact multi-electrode catheters.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».