Non-Contact Intracardiac Potential Mapping Using Mesh-Based and Meshless Inverse Solvers
Notice bibliographique
Résumé
Atrial fibrillation (AF) is the most common cardiac dysrhythmia and percutaneous catheter ablation is widely used to treat it. Panoramic mapping with multi-electrode catheters has been used to identify ablation targets in persistent AF but is limited by poor contact and inadequate coverage of the left atrial cavity. In this paper, we investigate the accuracy with which atrial endocardial surface potentials can be reconstructed from electrograms recorded with non-contact catheters. An in-silico approach was employed in which “ground-truth” surface potentials from experimental contact mapping studies and computer models were compared with inverse potential maps constructed by sampling the corresponding intracardiac field using virtual basket catheters. We demonstrate that it is possible to 1) specify the mixed boundary conditions required for mesh-based formulations of the potential inverse problem fully, and 2) reconstruct accurate inverse potential maps from recordings made with appropriately designed catheters. Accuracy improved when catheter dimensions were increased but was relatively stable when the catheter occupied >30% of atrial cavity volume. Independent of this, the capacity of non-contact catheters to resolve the complex atrial potential fields seen in reentrant atrial arrhythmia depended on the spatial distribution of electrodes on the surface bounding the catheter. Finally, we have shown that reliable inverse potential mapping is possible in near real-time with meshless methods that use the Method of Fundamental Solutions.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».