Modelización 3D del torso humano para el estudio de arritmias auriculares. Procesamiento de mapas eléctricos superficiales

Abstract

[ES] El desarrollo de modelos computacionales en el campo de la electrofisiología cardiaca ha permitido analizar in-silico el comportamiento auricular tanto a nivel celular y tisular como de órgano completo. Todos estos modelos han creado la base que posibilita la solución del problema directo en electrofisiología y el diseño de aproximaciones para abordar el problema inverso. Sin embargo, hasta este momento, no se había propuesto una solución multiescala anatómicamente realista que permitiera entender la propagación eléctrica de arritmias auriculares y su manifestación en el potencial registrado en la superficie del torso sin emplear procedimientos invasivos o perjudiciales para la salud de los pacientes. En el presente trabajo de investigación se ha desarrollado un modelo computacional del torso humano en 3D. Este modelo ha sido posteriormente fusionado con un modelo anatómico de aurícula para construir un modelo multiescala con el objetivo de simular la actividad eléctrica en los tres niveles anatómicos y eléctricos esenciales: celular, tisular-órgano y torso. La evaluación de las características anatómicas y electrofisiológicas del modelo se ha realizado contrastando los resultados obtenidos con estudios experimentales sobre torsos humanos. El estudio de simulación realizado ha permitido resolver el problema directo en electrofisiología y analizar detenidamente el proceso de propagación eléctrica de arritmias desde la aurícula hasta la superficie el torso. El estudio ha incluido simulaciones auriculares en ritmo sinusal, flúter, taquicardia y fibrilación originada en diversos puntos de la aurícula. Así mismo se ha definido una serie de índices con el fin de caracterizar las señales temporales registradas en la superficie. Estos índices incluyen, valores de frecuencia dominante, entropía y diagramas de fase. El modelo multiescala presentado y los índices propuestos han permitido diferenciar claramente las distintas arritmias, sus patrones de organización y las frecuencias fundamentales de movimiento del frente de onda. Integrando los diferentes índices es posible establecer correlaciones entre el comportamiento a nivel auricular y las señales superficiales, mejorando de esa manera la comprensión de las patologías auriculares.

[EN] The computational models in the field of cardiac electrophysiology have helped to study the behaviour of the atria at cellular, tissue and organ levels in-silico. These models are today the bases to solve the direct problem and the approach to deal with the inverse problem in electrophysiology. Although, thus far, there are no anatomically realistic models that allowed a multi-scale approach to understand the electrical propagation of atria arrhythmias and their behaviour at the surface of human torso. In this research work we develop of a 3D computational human torso model, fused with an anatomical atria model to build a multi-scale system to simulate the electrical activity in the cellular, tissue - organ and torso levels. The appraisal of the anatomical and electrophysiological characteristics of the model together with the simulation results obtained have been contrasted with experimental results on human torso found in the scientific literature. This simulation study has solved the direct problem in electrophysiology and carefully analyzed the electrical propagation processes of arrhythmias all the way from atria up to the torso surface. The study includes simulations of the normal sinus rhythm, flutter, tachycardia and fibrillations, all of them generated on diverse atria locations. In addition it has been defined a number of indexes to characterize the registered time series on the torso surface. The presented multi-scale model and the indexes proposed have allowed the differentiation of arrhythmias, understanding their level of organization and found the fundamental frequencies of the propagating wave fronts. Also, comparing the indexes mutually is possible to find the links between the behaviour at atria level and the electrical signals on the surface of the torso, and improving as well the comprehension of atria pathologies.