Abstract 13989: Automated VT Localization System Based on Patient-Specific Integration of Two-Dimensional (2D) Intracardiac Echocardiography (ICE) and 3DElectroanatomic (EA) Mapping
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: We have previously developed an intraprocedural automated localization system to identify VT-exit sites projected onto a patient-specific CT geometry using 12-lead ECGs. However, the accuracy of the system depends on a registered reconstruction of the cardiac surface. Objective: To assess the feasibility of using a registered integration of 2D ICE and 3D EA mapping to perform intraprocedural localization, while avoiding errors being introduced by registration of the CT geometry and EA map. Methods: Four patients with 7 VTs (5 LV VTs, 2 RV VTs) were enrolled. A 3D patient-specific shell of both ventricles that combines ICE and EA map was reconstructed during the ablation procedure. It was imported into the automated localization system post-procedure for offline analysis. The system was used to estimate the location of VT-exit sites on the reconstructed 3D geometry. Localization accuracy was quantified for the VT-exit sites by comparing the distance of the calculated site to the site of successful ablation or that of best pacing site match. Results: Five reentrant VT-exit sites were identified using activation and entrainment mapping, supplemented by pace-mapping at the scar margin; two focal VTs were identified by pace mapping. The proposed system achieved mean localization accuracy of 6.4 mm for 7 VTs. Conclusions: ICE and EA mapping can be successfully integrated for intraprocedural automated localization of ventricular activation in both ventricular chambers and may avoid registration errors of CT geometry integration.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».