Diseño del co-registro de conjuntos de datos multimodales en modelos computacionales específicos para cada paciente para correlacionar el área fibrótica y las señales de los electrocardiogramas.

Abstract

[ES] La fibrilación auricular (FA) es la arritmia cardíaca más prevalente que afecta hasta al 2 % de la población general. Estudios recientes han demostrado que un sustrato de tejido patológico (por ejemplo, tejido fibrótico) puede ser responsable de iniciar y mantener esta cardiopatología. Existen varias técnicas disponibles para evaluar la anatomía auricular (tomografías computarizadas), detectar fibrosis (LGE MRI) y proporcionar información sobre la electrofisiología de los pacientes (mapas electroanatómicos). El objetivo de este trabajo es presentar una forma de co-registrar toda esta información en un solo mapa, así como desarrollar una interfaz amigable para el usuario que permita realizar este proceso con facilidad. Para realizar el co-registro, se necesita una pre-alineación de ambos mapas. Esto se puede llevar a cabo de forma totalmente automática utilizando el método PCA o eligiendo manualmente puntos de referencia que correspondan a las mismas ubicaciones en ambas anatomías. A partir de este punto, el mapa escogido como fuente de información se deforma iterativamente para que coincida, dentro de una tolerancia, con la geometría objetivo hasta obtener finalmente un mapa que contiene toda la información de los conjuntos de datos multimodales relacionados con un paciente. Una vez generado este mapa resultado, se realiza un procesamiento a esta malla para construir un modelo tetraédrico y acoplar la información necesaria para ejecutar simulaciones. A través de este proceso se consigue un modelo volumétrico en el que se incluyen las orientaciones de las fibras. En consecuencia, junto con el tejido fibrótico ya presente en el mapa de MRI original y una señal LAT suavizada incorporada a través del método de co-registro, es posible realizar simulaciones personalizadas. Por último, se calculan y analizan electrogramas in-silico (EGMs). En cuanto a los diferentes métodos de prealineación, se verificó que el establecimiento de cinco puntos de referencia en la anatomía auricular proporcionaba los mejores resultados. Además, a partir de los resultados de las simulaciones se comprobó que el modelo específico del paciente se construyó de forma precisa y se correspondía adecuadamente con la situación fisiológica real del paciente. Asimismo, los EGMs revelaron la presencia de fragmentación así como una reducción significativa de la amplitud en las áreas de tejido fibrótico, coincidiendo de esta manera con lo expresado en la literatura.

[EN] Atrial fibrillation (AF) is the most prevalent cardiac arrhythmia that affects up to 2% of the general population. Recent studies have shown that unhealthy tissue substrate (e.g. fibrotic tissue) can be responsible for initiating and maintaining this cardiopathology. Various techniques are available to assess atrial anatomy (CT scans), detect fibrosis (LGE MRI) and provide insights on patients’ electrophysiology (electro-anatomical maps). The aim of this work is to present a way to co-register all this information on a single map as well as develop a user-friendly interface to allow this process to be carried out easily. Thus, to perform the co-registration of these maps, a pre-alignment of both maps is needed. This could be done fully automatically using a PCA method or manually choosing landmarks which correspond to the same locations in both anatomies. From this point, the source map is iteratively deformed to match the target geometry within a tolerance and, therefore, a map is obtained containing all the information from the multimodal datasets related to a patient. Once this result map is obtained, a mesh processing is performed in order to build a tetrahedral model and attach the information needed to run simulations. Thus, through this process a volumetric model is achieved in which the fiber orientations are included. Consequently, together with the fibrotic tissue already present in the original MRI map and a smoothed LAT signal incorporated through the co-registration method, it is possible to carry out personalized simulations. Finally, in-silico electrograms (EGMs) are computed and analyzed. Regarding the different pre-alignment methods, it was verified that establishing five landmarks in the atrial anatomy as a reference provided the best results. Moreover, from the results of the simulations it was checked that the patient-specific model was accurately built and corresponded adequately to the real physiological situation of the patient. In addition, EGMs revealed the presence of fragmentation as well as a significant reduction in the amplitude in areas of fibrotic tissue, agreeing in this way with what is stated in the literature.

[DE] Vorhofflimmern (AF) ist die häufigste Herzrhythmusstörung, von der bis zu 2% der Allgemeinbevölkerung betroffen sind. Jüngste Studien haben gezeigt, dass ungesundes Gewebesubstrat (z. B. fibrotisches Gewebe) für die Initiierung und Aufrechterhaltung dieser Kardiopathologie verantwortlich sein kann. Es stehen verschiedene Techniken zur Verfügung, um die atriale Anatomie (CT-Scans) zu beurteilen, Fibrose (LGE-MRT) zu erkennen und Einblicke in die Elektrophysiologie von Patienten zu erhalten (elektroanatomische Karten). Ziel dieser Arbeit ist es, eine Möglichkeit aufzuzeigen, alle diese Informationen auf einer einzigen Karte zusammenzuführen und eine benutzerfreundliche Oberfläche zu entwickeln, damit dieser Prozess problemlos ausgeführt werden kann. Um die gemeinsame Registrierung dieser Karten durchzuführen, ist daher eine Vorausrichtung beider Karten erforderlich. Dies kann vollautomatisch mithilfe einer PCA-Methode oder durch manuelle Auswahl von Orientierungspunkten erfolgen, die denselben Positionen in beiden Anatomien entsprechen. Anschließend wird die Quellkarte iterativ deformiert, um der Zielgeometrie innerhalb einer gewissen Toleranz zu entsprechen. So erhält man eine Karte, die alle Informationen aus den multimodalen Datensätzen eines Patienten enthält. Sobald diese Ergebniskarte erstellt wurde, wird eine Netzverarbeitung darin durchgeführt, um ein tetraedrisches Modell zu erhalten und die zum Ausführen von Simulationen erforderlichen Informationen hinzuzufügen. Somit wird durch diesen Prozess ein Volumenmodell erzeugt, welches die Faserorientierungen beinhaltet. Daher ist es möglich zusammen mit dem bereits in der ursprünglichen MRT-Karte vorhandenen fibrotischen Gewebe und einem geglätteten LAT-Signal, das durch das CoRegistrierungsverfahren aufgenommen wurde, personalisierte Simulationen durchzuführen. Schließlich werden In-Silico-Elektrogramme (EGMs) berechnet und analysiert. In Bezug auf die verschiedenen Vorausrichtungsmethoden wurde verifiziert, dass die Festlegung von fünf Orientierungspunkten in der atrialen Anatomie als Referenz die besten Ergebnisse lieferte. Darüber hinaus wurde anhand der Ergebnisse der Simulationen überprüft, ob das patientenspezifische Modell genau erstellt wurde und der tatsächlichen physiologischen Situation des Patienten angemessen entsprach. Darüber hinaus zeigten die EGMs das Vorhandensein einer Fragmentierung sowie eine signifikante Verringerung der Amplitude in Bereichen des fibrotischen Gewebes, was auf diese Weise mit den Angaben in der Literatur übereinstimmt.