論文の概要: SOFA: Deep Learning Framework for Simulating and Optimizing Atrial Fibrillation Ablation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.07621v1
- Date: Mon, 11 Aug 2025 05:01:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.947298
- Title: SOFA: Deep Learning Framework for Simulating and Optimizing Atrial Fibrillation Ablation
- Title（参考訳）: SOFA:心房細動アブレーションのシミュレーションと最適化のためのディープラーニングフレームワーク
- Authors: Yunsung Chung, Chanho Lim, Ghassan Bidaoui, Christian Massad, Nassir Marrouche, Jihun Hamm,
- Abstract要約: 心房細動(英: atrial fibrillation、AF)は、心臓不整脈の1つで、カテーテルアブレーション法で治療されることが多い。
手続き的パラメータの効果のシミュレーションは、AF再発リスクを予測するのに役立つ。
SoFAは、手続き効果、反復予測、パラメータ最適化のシミュレーションを統合する最初のフレームワークである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.612801245657935
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Atrial fibrillation (AF) is a prevalent cardiac arrhythmia often treated with catheter ablation procedures, but procedural outcomes are highly variable. Evaluating and improving ablation efficacy is challenging due to the complex interaction between patient-specific tissue and procedural factors. This paper asks two questions: Can AF recurrence be predicted by simulating the effects of procedural parameters? How should we ablate to reduce AF recurrence? We propose SOFA (Simulating and Optimizing Atrial Fibrillation Ablation), a novel deep-learning framework that addresses these questions. SOFA first simulates the outcome of an ablation strategy by generating a post-ablation image depicting scar formation, conditioned on a patient's pre-ablation LGE-MRI and the specific procedural parameters used (e.g., ablation locations, duration, temperature, power, and force). During this simulation, it predicts AF recurrence risk. Critically, SOFA then introduces an optimization scheme that refines these procedural parameters to minimize the predicted risk. Our method leverages a multi-modal, multi-view generator that processes 2.5D representations of the atrium. Quantitative evaluations show that SOFA accurately synthesizes post-ablation images and that our optimization scheme leads to a 22.18\% reduction in the model-predicted recurrence risk. To the best of our knowledge, SOFA is the first framework to integrate the simulation of procedural effects, recurrence prediction, and parameter optimization, offering a novel tool for personalizing AF ablation.
- Abstract（参考訳）: 心房細動(AF)は頻繁な心不整脈であり,カテーテルアブレーション法で治療されることが多い。
患者固有の組織と手続き因子の複雑な相互作用により、アブレーション効果の評価と改善が困難である。
AF再発は手続き的パラメータの効果をシミュレートすることで予測できるのか?
AF再発を減らすにはどうすればいいのか?
本稿では,これらの問題に対処する新たなディープラーニングフレームワークであるSOFA(Simulating and Optimizing Atrial Fibrillation Ablation)を提案する。
SOFAは、まず、患者のプレアブレーションLGE-MRIと使用する特定の手続きパラメータ(例えば、アブレーション位置、期間、温度、力、力)に条件付けされた傷痕形成を描いたアブレーション後画像を生成することにより、アブレーション戦略の結果をシミュレートする。
このシミュレーションでは、AF再発リスクを予測する。
批判的に、SOFAは予測されるリスクを最小限に抑えるためにこれらの手続きパラメータを洗練する最適化スキームを導入する。
提案手法は,アトリアムの2.5D表現を処理するマルチモーダル・マルチビュージェネレータを利用する。
定量的評価により,SOFAはアブレーション後の画像を正確に合成し,最適化手法がモデル予測再発リスクを22.18 %削減することを示した。
我々の知る限り、SOFAは、手続き効果、再発予測、パラメータ最適化のシミュレーションを統合する最初のフレームワークであり、AFアブレーションをパーソナライズするための新しいツールを提供する。
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