Personalized Stroke Risk Assessment in Atrial Fibrillation Using Fluid-Structure Interaction and Deep Learning
Notice bibliographique
Résumé
Atrial fibrillation (AF) is a heart rhythm disorder, representing a major risk factor for ischemic stroke.In patients with AF, the left atrial appendage (LAA) is the predominant site of thrombus formation, primarily due to blood stasis and disrupted haemodynamics [1,2].Despite a number of computational studies of the LAA hemodynamics have been based on rigid wall computational fluid dynamics (CFD) analyses [3], it has been shown that integrating the effect of the LAA walls through fluid-structure interaction (FSI) simulations is necessary to achieve a more faithful representation of physiological conditions [4,5].Nevertheless, FSI simulations require more specialised expertise and considerably longer computational costs, making them less attractive for routine clinical use.In order to overcome this limitation, this study presents a deep-learning framework trained on FSI simulations performed on a synthetically generated dataset of LAA geometries derived from a statistical shape modelling pipeline [6].Unlike traditional CFD approaches, which are also employed as input data in deep learning research [7], the use of FSI analysis is expected to enhance the fidelity of training data to replicate physiological conditions and extract relevant haemodynamic descriptors such as the shear strain rate (SSR).Simulation results are used to compute the blood stasis factor (BSF), a biomarker that identifies regions exposed to prolonged stagnation and represents an indicator of the thrombogenic risk [4].To enable rapid and scalable inference, a dynamic graph convolutional neural network (DGCNN) was trained [7].The network model receives as input the point cloud representations of a generic LAA anatomy and gives as output the SRR predicted for each point, allowing the estimation of the thrombotic risk associated to the specific LAA.This work introduces a new computational paradigm for stroke risk evaluation in AF patients, linking physics-based simulations and real-time predictive modelling.By coupling FSI simulations with deep learning, the proposed approach provides a physiologically grounded, clinically scalable tool for thrombosis risk assessment.This deep learning-based approach may offer a faster and more accessible tool, supporting clinicians in the efficient assessment of thrombotic risk.Future developments will focus on the use of patient-specific imaging data and the integration into decision-support systems for personalised stroke prevention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».