Sequential State Estimation for Electrophysiology Models with Front Level-Set Data Using Topological Gradient Derivations

Annabelle Collin 1 Dominique Chapelle 1 Philippe Moireau 1
1 M3DISIM - Mathematical and Mechanical Modeling with Data Interaction in Simulations for Medicine
LMS - Laboratoire de mécanique des solides, Inria Saclay - Ile de France
Abstract : We propose a new sequential estimation method for making an electrophysiology model patient-specific, with data in the form of level sets of the electrical potential. Our method incorporates a novel correction term based on topological gradients, in order to track solutions of complex patterns. Our assessments demonstrate the effectiveness of this approach, including in a realistic case of atrial fibrillation.
Keywords : data assimilation estimation observer bidomain equations topological gradient shape derivative electrophysiology modeling
Type de document :
Communication dans un congrès
H. van Assen; P. Bovendeerd; T. Delhaas. Functional Imaging and Modeling of the Heart 2015, Jun 2015, Maastricht, Netherlands. Springer, 9126, pp.402-411, 2015, Lecture Notes in Computer Science. 〈10.1007/978-3-319-20309-6_46〉
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Contributeur : Dominique Chapelle <>
Soumis le : vendredi 10 juillet 2015 - 10:54:36
Dernière modification le : jeudi 7 février 2019 - 15:01:37
Document(s) archivé(s) le : lundi 12 octobre 2015 - 11:30:46

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Annabelle Collin, Dominique Chapelle, Philippe Moireau. Sequential State Estimation for Electrophysiology Models with Front Level-Set Data Using Topological Gradient Derivations. H. van Assen; P. Bovendeerd; T. Delhaas. Functional Imaging and Modeling of the Heart 2015, Jun 2015, Maastricht, Netherlands. Springer, 9126, pp.402-411, 2015, Lecture Notes in Computer Science. 〈10.1007/978-3-319-20309-6_46〉. 〈hal-01174916〉

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