Diseño de un sistema de detección de fuentes de fibrilación auricular utilizando redes neuronales convolucionales

Abstract

[ES] La cartografía eléctrica cardiaca permite identificar los patrones de conducción eléctrica en el corazón tanto en las modalidades invasivas como no invasivas. En fibrilación auricular, es posible identificar lugares mantenedores de arritmias a partir del mapeo eléctrico, pero su localización es un problema complejo de resolver. Actualmente se utilizan técnicas espacio-temporales para la identificación de rotores (basadas en la identificación de singularidades de fase) y sitios de frecuencias dominantes más altas (basadas en cálculo de periodograma de Welch). Sin embargo, los resultados son subóptimos por lo que existe la necesidad de desarrollar nuevas estrategias. El objetivo del presente trabajo es utilizar técnicas de inteligencia artificial basadas en redes neuronales convolucionales para la identificación de los lugares mantenedores de la fibrilación auricular

[EN] Cardiac electrical mapping allows to identify electrical conduction patterns both invasively and non-invasively. Although drivers identification is possible in atrial fibrillation, it is complex to locate them. Currently, spatio-temporal techniques are used to identify rotors (based on phase singularity points identification) and high dominant frequency areas (based on Welch-periodogram calculation). However, outcomes are suboptimal resulting in a necessity to develop novel approaches. The purpose of this project is to use artificial inteligence-techniques based on convolutional neural networks to identify atrial fibrillation drivers.