The interplay between structural and electrical changes in the heart after myocardial infarction (MI) plays a key role in the initiation and maintenance of arrhythmia. The anatomical and electrophysiological properties of scar, border zone, and normal myocardium modify the electrocardiographic morphology, which is routinely analysed in clinical settings. However, the influence of various MI properties on the QRS is not intuitively predictable.In this work, we have systematically investigated the effects of 17 post-MI scenarios, varying the location, size, transmural extent, and conductive level of scarring and border zone area, on the forward-calculated QRS. Additionally, we have compared the contributions of different QRS score criteria for quantifying post-MI pathophysiology.The propagation of electrical activity in the ventricles is simulated via a Eikonal model on a unified coordinate system.The analysis has been performed on 49 subjects, and the results imply that the QRS is capable of identifying MI, suggesting the feasibility of inversely reconstructing infarct regions from QRS.There exist sensitivity variations of different QRS criteria for identifying 17 MI scenarios, which is informative for solving the inverse problem.


翻译:心肌梗死后心脏结构性与电学变化之间的相互作用在心律失常的诱发与维持中起关键作用。瘢痕组织、边界区及正常心肌的解剖与电生理特性会改变心电图形态,这一特征在临床常规分析中具有重要价值。然而,不同心肌梗死特性对QRS波群的影响尚无法直观预测。本研究系统探讨了17种心肌梗死后场景(通过改变瘢痕与边界区的定位、尺寸、透壁程度及传导性能)对前向计算QRS波群的影响,并比较了不同QRS评分标准在量化梗死后病理生理学中的贡献。采用统一坐标系下的Eikonal模型仿真心室电活动传导过程。基于49个受试者的分析结果表明,QRS波群能够识别心肌梗死,提示通过QRS波群反向重建梗死区域具有可行性。不同QRS评分标准对17种心肌梗死场景的识别灵敏度存在差异,这一发现可为解决逆问题提供参考依据。

0
下载
关闭预览

相关内容

2015年,由IEEE可靠性协会主办的SERE会议(IEEE国际软件安全与可靠性会议)和QSIC会议(IEEE国际质量软件会议)合并为一个会议Q R S,Q代表质量,R代表可靠性,S代表安全性。本次会议为来自工业界和学术界的工程师和科学家提供了一个平台,展示他们正在进行的工作,介绍他们的研究成果和经验,并讨论开发可靠、安全和可信系统的最佳和最有效的技术。它也为学术界提供了一个极好的机会,使他们能够在实践者将他们的需求摆在桌面上时,更加了解对软件行业至关重要的主题领域。第20届QRS会议将于2020年7月27日至31日在立陶宛维尔纽斯举行。官网链接:https://qrs20.techconf.org/
【ICML2023】图神经网络可以仅从图结构中恢复隐藏特征
专知会员服务
32+阅读 · 2023年4月27日
[WWW2021]图结构估计神经网络
专知会员服务
43+阅读 · 2021年3月29日
专知会员服务
57+阅读 · 2021年1月26日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
【泡泡一分钟】基于图神经网络的情景识别
泡泡机器人SLAM
11+阅读 · 2018年11月21日
【泡泡一分钟】学习紧密的几何特征(ICCV2017-17)
泡泡机器人SLAM
20+阅读 · 2018年5月8日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
20+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月24日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月22日
Arxiv
21+阅读 · 2018年5月23日
VIP会员
最新内容
《通过小型无人机系统将情报能力“作战化”》
消耗优势:美军的“精确规模化”概念
专知会员服务
8+阅读 · 6月15日
《离线语言支持系统:面向空战战术决策》
专知会员服务
10+阅读 · 6月15日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员