Non-invasive Personalisation of Cardiac Electrophysiological Models from Surface Electrograms
Personnalisation Non-invasive de Modèles Electrophysiologiques Cardiaques à Partir d’Electrogrammes Surfaciques
Abstract
The objective of this thesis is to use non-invasive data (body surface potential
mapping, BSPM) to personalise the main parameters of a cardiac electrophysiological
(EP) model for predicting the response to cardiac resynchronization therapy
(CRT). CRT is a clinically proven treatment option for some heart failures.
However, these therapies are ineffective in 30% of the treated patients and involve
significant morbidity and substantial cost. The precise understanding of the patientspecific
cardiac function can help to predict the response to therapy. Until now, such
methods required to measure intra-cardiac electrical potentials through an invasive
endovascular procedure which can be at risk for the patient.
We developed a non-invasive EP model personalisation based on a patientspecific
simulated database and machine learning regressions. First, we estimated
the onset activation location and a global conduction parameter. We extended this
approach to multiple onsets and to ischemic patients by means of a sparse Bayesian
regression. Moreover, we developed a reference ventricle-torso anatomy in order to
perform an common offline regression and we predicted the response to different
pacing conditions from the personalised model. In a second part, we studied the
adaptation of the proposed method to the input of 12-lead electrocardiograms (ECG)
and the integration in an electro-mechanical model for a clinical use. The evaluation
of our work was performed on an important dataset (more than 25 patients and
150 cardiac cycles). Besides having comparable results with state-of-the-art ECG
imaging methods, the predicted BSPMs show good correlation coefficients with the
real BSPMs
L’objectif de cette thèse est d’utiliser des données non-invasives (electrocardiogrammes,
ECG) pour personnaliser les principaux paramètres d’un modèle électrophysiologique
(EP) cardiaque pour prédire la réponse à la thérapie de resynchronisation
cardiaque. La TRC est un traitement utilisé en routine clinique pour
certaines insuffisances cardiaques mais reste inefficace chez 30% des patients traités
impliquant une morbidité et un coût importants. Une compréhension précise de la
fonction cardiaque propre au patient peut aider à prédire la réponse à la thérapie.
Les méthodes actuelles se basent sur un examen invasif au moyen d’un cathéter qui
peut être dangereux pour le patient.
Nous avons développé une personnalisation non-invasive du modèle EP fondée
sur une base de données simulée et un apprentissage automatique. Nous avons estimé
l’emplacement de l’activation initiale et un paramètre de conduction global.
Nous avons étendu cette approche à plusieurs activations initiales et aux ischémies
au moyen d’une régression bayésienne parcimonieuse. De plus, nous avons développé
une anatomie de référence afin d’effectuer une régression hors ligne unique et nous
avons prédit la réponse à différentes stimulations à partir du modèle personnalisé.
Dans une seconde partie, nous avons étudié l’adaptation aux données ECG à
12 dérivations et l’intégration dans un modèle électromécanique à usage clinique.
L’évaluation de notre travail a été réalisée sur un ensemble de données important
(25 patients, 150 cycles cardiaques). En plus d’avoir des résultats comparables avec
les dernières méthodes d’imagerie ECG, les signaux ECG prédits présentent une
bonne corrélation avec les signaux réels.
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