文献

J-GLOBAL ID：202202225521726837   整理番号：22A1020812

多忠実度Gauss過程分類による心房細動モデルの誘導性領域の高速特性評価【JST・京大機械翻訳】

Fast Characterization of Inducible Regions of Atrial Fibrillation Models With Multi-Fidelity Gaussian Process Classification

著者 (8件)： Gander Lia (Center for Computational Medicine in Cardiology, Euler Institute, Universita della Svizzera italiana, Lugano, Switzerland) ,  Pezzuto Simone (Center for Computational Medicine in Cardiology, Euler Institute, Universita della Svizzera italiana, Lugano, Switzerland) ,  Gharaviri Ali (Center for Computational Medicine in Cardiology, Euler Institute, Universita della Svizzera italiana, Lugano, Switzerland) ,  Krause Rolf (Center for Computational Medicine in Cardiology, Euler Institute, Universita della Svizzera italiana, Lugano, Switzerland) ,  Perdikaris Paris (Department of Mechanical Engineering and Applied Mechanics, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, United States) ,  Sahli Costabal Francisco (Department of Mechanical and Metallurgical Engineering, School of Engineering, Pontificia Universidad Catolica de Chile, Santiago, Chile) ,  Sahli Costabal Francisco (Institute for Biological and Medical Engineering, Schools of Engineering, Medicine and Biological Sciences, Pontificia Universidad Catolica de Chile, Santiago, Chile) ,  Sahli Costabal Francisco (Millennium Nucleus for Cardiovascular Magnetic Resonance, Santiago, Chile)
資料名： Frontiers in Physiology (Web)  (Frontiers in Physiology (Web))
巻： 13  ページ： 757159  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7093A  ISSN： 1664-042X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 心房細動の計算モデルは,最適なアブレーション部位の予測に成功裏に使用されてきた。アブレーションパターンの効果を評価する重要なステップは,不整脈が心房で誘導されるかどうかを決定するために,異なる,潜在的にランダムな位置からモデルをペースすることである。本研究では,不整脈が誘導される心房における領域を効率的に決定するために,Riemann多様体上のマルチ忠実度Gaussプロセス分類を用いることを提案した。心房表面上で直接作動する確率的分類器を構築した。著者らは,低解像度モデルを利用して,心房表面を調査して,非誘導性の領域を同定するために,高分解能モデルとシームレスに結合させた。線維症とアブレーション治療の異なるレベル,合計1,800高分解能と心房細動の900低解像度シミュレーションで,9つの異なる症例で著者らの方法論を試験した。40のサンプルで訓練されたとき,低と高解像度のモデルを組み合わせたマルチ忠実度分類器は,平均で,最近傍分類器より5.7%高い平衡精度を示した。この新技術は心房細動のための計算モデルの迅速でより精密な臨床応用を可能にすることが期待される。この原稿を随伴するすべてのデータとコードは,公的に利用可能である。Copyright 2022 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  分類 ,  *心房 ,  *心房細動 ,  不整脈 ,  *Gauss過程 ,  Riemann空間 ,  性質 ,  キャラクタリゼーション ,  アブレーション ,  高分解能 ,  線維症 ,  計算モデル ,  機械学習
準シソーラス用語： シームレス ,  臨床応用 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 機械学習 ,  心臓電気生理学 ,  心房細動 ,  Gauss過程 ,  Riemann多様体 ,  アクティブ学習

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  循環系の診断  (GJ02000V)

引用文献 (50件)：

• Azzolin L., Schuler S., Dössel O., Loewe A. (2021). A reproducible protocol to assess arrhythmia vulnerability in silico: Pacing at the end of the effective refractory period. Front. Physiol. 12, 420. doi: 10.3389/fphys.2021.656411
• Borovitskiy V., Terenin A., Mostowsky P., Deisenroth M. (2020). "Matérn gaussian processes on riemannian manifolds," in Advances in Neural Information Processing Systems, Vol. 33, eds Larochelle H., Ranzato M., Hadsell R., Balcan M. F., Lin H. (Curran Associates, Inc.), 12426-12437. doi: 10.3389/fphys.2021.656411
• Boyle P. M., Ochs A. R., Ali R. L., Paliwal N., Trayanova N. A. (2021). Characterizing the arrhythmogenic substrate in personalized models of atrial fibrillation: sensitivity to mesh resolution and pacing protocol in af models. EP Europace 23, i3-i11. doi: 10.1093/europace/euaa385
• Boyle P. M., Zghaib T., Zahid S., Ali R. L., Deng D., Franceschi W. H., et al. (2019). Computationally guided personalized targeted ablation of persistent atrial fibrillation. Nat. Biomed. Eng. 3, 870-879. doi: 10.1038/s41551-019-0437-9
• Chen S.-A., Hsieh M.-H., Tai C.-T., Tsai C.-F., Prakash V. S., Yu W.-C., et al. (1999). Initiation of atrial fibrillation by ectopic beats originating from the pulmonary veins. Circulation 100, 1879-1886. doi: 10.1038/s41551-019-0437-9

タイトルに関連する用語 (6件)： 忠実度 ,  Gauss過程 ,  分類 ,  心房細動 ,  モデル ,  特性評価