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A Multiscale in Silico Study to Characterize the Atrial Electrical Activity of Patients With Atrial Fibrillation. A Translational Study to Guide Ablation Therapy

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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A Multiscale in Silico Study to Characterize the Atrial Electrical Activity of Patients With Atrial Fibrillation. A Translational Study to Guide Ablation Therapy

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Sánchez Arciniegas, JP. (2021). A Multiscale in Silico Study to Characterize the Atrial Electrical Activity of Patients With Atrial Fibrillation. A Translational Study to Guide Ablation Therapy [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/171456

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/171456

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Título: A Multiscale in Silico Study to Characterize the Atrial Electrical Activity of Patients With Atrial Fibrillation. A Translational Study to Guide Ablation Therapy
Autor: Sánchez Arciniegas, Jorge Patricio
Director(es): Dössel, Olaf Trénor Gomis, Beatriz Ana Saiz Rodríguez, Francisco Javier
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Electrónica - Departament d'Enginyeria Electrònica
Fecha acto/lectura:
2021-06-24
Fecha difusión:
Resumen:
[ES] La fibrilación auricular es la arritmia cardíaca más común. Durante la fibrilación auricular, el sustrato auricular sufre una serie de cambios o remodelados a nivel eléctrico y estructural. La remodelación eléctrica ...[+]


[CA] La fibril·lació auricular és l'arrítmia cardíaca més freqüent, en la qual el substrat auricular patix una sèrie de remodelacions elèctriques i estructurals. La remodelació de tipus elèctric es caracteritza per l'alteració ...[+]


[EN] Atrial fibrillation is the most common cardiac arrhythmia. During atrial fibrillation, the atrial substrate undergoes a series of electrical and structural remodeling. The electrical remodeling is characterized by the ...[+]
Palabras clave: Two-domain model , Artificial intelligence , Computational models , Myofibroblast , Atrial fibrillation (AF) , Fibrilación auricular , Miofibroblasto , Modelos computacionales , Inteligencia artificial , Modelo bidominio , Fibrosis
Derechos de uso: Reserva de todos los derechos
DOI: 10.4995/Thesis/10251/171456
Editorial:
Universitat Politècnica de València
Tipo: Tesis doctoral

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