Non-invasive Personalisation of Cardiac Electrophysiological Models from Surface Electrograms

Résumé : L’objectif de cette thèse est d’utiliser des données non-invasives (electrocardiogrammes, ECG) pour personnaliser les principaux paramètres d’un modèle électrophysiologique (EP) cardiaque pour prédire la réponse à la thérapie de resynchronisation cardiaque. La TRC est un traitement utilisé en routine clinique pour certaines insuffisances cardiaques mais reste inefficace chez 30% des patients traités impliquant une morbidité et un coût importants. Une compréhension précise de la fonction cardiaque propre au patient peut aider à prédire la réponse à la thérapie. Les méthodes actuelles se basent sur un examen invasif au moyen d’un cathéter qui peut être dangereux pour le patient. Nous avons développé une personnalisation non-invasive du modèle EP fondée sur une base de données simulée et un apprentissage automatique. Nous avons estimé l’emplacement de l’activation initiale et un paramètre de conduction global. Nous avons étendu cette approche à plusieurs activations initiales et aux ischémies au moyen d’une régression bayésienne parcimonieuse. De plus, nous avons développé une anatomie de référence afin d’effectuer une régression hors ligne unique et nous avons prédit la réponse à différentes stimulations à partir du modèle personnalisé. Dans une seconde partie, nous avons étudié l’adaptation aux données ECG à 12 dérivations et l’intégration dans un modèle électromécanique à usage clinique. L’évaluation de notre travail a été réalisée sur un ensemble de données important (25 patients, 150 cycles cardiaques). En plus d’avoir des résultats comparables avec les dernières méthodes d’imagerie ECG, les signaux ECG prédits présentent une bonne corrélation avec les signaux réels.
Type de document :
Thèse
Medical Imaging. Université côte d'azur, 2017. English
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https://hal.inria.fr/tel-01658489
Contributeur : Sophie Giffard-Roisin <>
Soumis le : jeudi 7 décembre 2017 - 16:14:39
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 17:07:46

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Sophie Giffard-Roisin. Non-invasive Personalisation of Cardiac Electrophysiological Models from Surface Electrograms. Medical Imaging. Université côte d'azur, 2017. English. 〈tel-01658489〉

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