論文の概要: Probabilistic learning of the Purkinje network from the electrocardiogram

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09887v1
• Date: Fri, 15 Dec 2023 15:34:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 15:04:14.291271
• Title: Probabilistic learning of the Purkinje network from the electrocardiogram
• Title（参考訳）: 心電図によるPurkinjeネットワークの確率論的学習
• Authors: Felipe \'Alvarez-Barrientos, Mariana Salinas-Camus, Simone Pezzuto, Francisco Sahli Costabal
• Abstract要約: 非侵襲的臨床データからPurkinjeネットワークを同定するための確率論的アプローチを提案する。 心電図を用いて解剖学的に正確な心室モデルを構築した。 生理的心電図を高速モデルでシミュレートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The identification of the Purkinje conduction system in the heart is a challenging task, yet essential for a correct definition of cardiac digital twins for precision cardiology. Here, we propose a probabilistic approach for identifying the Purkinje network from non-invasive clinical data such as the standard electrocardiogram (ECG). We use cardiac imaging to build an anatomically accurate model of the ventricles; we algorithmically generate a rule-based Purkinje network tailored to the anatomy; we simulate physiological electrocardiograms with a fast model; we identify the geometrical and electrical parameters of the Purkinje-ECG model with Bayesian optimization and approximate Bayesian computation. The proposed approach is inherently probabilistic and generates a population of plausible Purkinje networks, all fitting the ECG within a given tolerance. In this way, we can estimate the uncertainty of the parameters, thus providing reliable predictions. We test our methodology in physiological and pathological scenarios, showing that we are able to accurately recover the ECG with our model. We propagate the uncertainty in the Purkinje network parameters in a simulation of conduction system pacing therapy. Our methodology is a step forward in creation of digital twins from non-invasive data in precision medicine. An open source implementation can be found at http://github.com/fsahli/purkinje-learning
• Abstract（参考訳）: 心臓におけるPurkinje伝導系の同定は難しい課題であるが、精度のよい心臓用デジタル双生児の正確な定義には不可欠である。 本稿では,標準心電図(ECG)などの非侵襲的臨床データからPurkinjeネットワークを同定するための確率論的アプローチを提案する。 心臓イメージングを用いて心室の解剖学的に正確なモデルを構築し、アルゴリズムによって解剖に合わせたルールベースのプルキンエネットワークを生成し、速いモデルで生理的心電図をシミュレートし、ベイズ最適化と近似ベイズ計算を用いてプルキンエ-ecgモデルの幾何学的および電気的パラメータを同定する。 提案手法は本質的に確率的であり、プラウジブルなPurkinjeネットワークの集団を生成し、ECGを与えられた許容範囲に収まる。 このようにしてパラメータの不確実性を推定し,信頼性の高い予測を行う。 本手法を生理的および病理的シナリオでテストし,ecgをモデルで正確に回復できることを示す。 伝導系ペーシング療法のシミュレーションにおいて,purkinjeネットワークパラメータの不確かさを伝搬する。 我々の手法は、精密医学における非侵襲的データからデジタル双生児を作成するための一歩である。 オープンソース実装はhttp://github.com/fsahli/purkinje-learningにある。

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