Analysis of Activation Recovery Interval in Heterogeneous Fibrotic Tissue from Chronically Infarcted Swine
Notice bibliographique
Résumé
Scar-related myocardial tissue can lead to ventricular arrhythmia (VA), a global concern for sudden cardiac death. Repolarization dispersion due to electrical remodeling within infarcted territory often triggers ventricular arrhythmias. However, evaluating ventricular repolarization globally is clinically challenging and there is no gold-standard approach. This paper introduces a new method using body-surface leads to automate activation (ATs) and recovery times (RTs) detection in unipolar electrograms (UEs). Multilevel Discrete Wavelet Transform sets activation and recovery detection windows based on external lead data. Then, Wyatt's method is used to compute ATs and RTs. By analyzing catheter-based intracardiac electrograms from n=9 infarcted swine, we compare ARI values between healthy tissue and arrhythmia-prone border zones (BZ), and between normal sinus rhythm (NSR) and pacing. Results reveal significant ARI differences between NSR and pacing, and among tissue types, with heterogeneous ARI values highlighting the repolarization complexity within BZ. This emphasizes the necessity for new automated approaches in assessing and treating cardiac arrhythmias, acknowledging the diverse electrophysiological individual profiles.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».