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A Multiscale In Silico Study to Characterize the Atrial Electrical Activity of Patients With Atrial Fibrillation : A Translational Study to Guide Ablation Therapy

Sánchez Arciniegas, Jorge Patricio

Abstract:

The atrial substrate undergoes electrical and structural remodeling during atrial fibrillation. Detailed multiscale models were used to study the effect of structural remodeling induced at the cellular and tissue levels. Simulated electrograms were used to train a machine-learning algorithm to characterize the substrate. Also, wave propagation direction was tracked from unannotated electrograms. In conclusion, in silico experiments provide insight into electrograms' information of the substrate.


Volltext §
DOI: 10.5445/KSP/1000143481
Veröffentlicht am 03.05.2022
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Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Biomedizinische Technik (IBT)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2022
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-3-7315-1170-0
ISSN: 1864-5933
KITopen-ID: 1000143481
Verlag KIT Scientific Publishing
Umfang XVIII, 129 S.
Serie Karlsruhe transactions on biomedical engineering / Ed.: Karlsruhe Institute of Technology / Institute of Biomedical Engineering ; 25
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik (ETIT)
Institut Institut für Biomedizinische Technik (IBT)
Prüfungsdaten 24.06.2021
Prüfungsdatum 24.06.2021
Schlagwörter Vorhofflimmern, Fibrose, maschinelles Lernen, Bidomain, Modellierung des Herzens, atrial fibrillation, fibrosis, machine learning, bidomain, cardiac modeling
Relationen in KITopen
Referent/Betreuer Dössel, O.
Trenor, B. A. Gomis
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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