Fase-justeret atrieflimmer kortlægning

Atrieflimmer (AF) Ablation er en vigtig behandlingsstrategi, der potentielt er i stand til at helbrede AF. Der er dog en variabel grad af succes med den vedvarende AF -ablationsprocedure. Derfor er det nødvendigt at forbedre succesraten for vedvarende ABLATION. For at forbedre succesraten for vedvarende AF -ablation foreslår jeg en ny analytisk tilgang til AF -kortlægning. Analyse af intracardiac elektrogrammer (EGM'er) er den vigtigste komponent i AF -kortlægning. Tidligere er der udviklet adskillige tilgange til atrie -EGM -analyse, der sigter mod at hjælpe med at guide AF -ablation ud over lungeveneisolering (PVI). Imidlertid er der ikke etableret nogen (undtagen PVI) for at vejlede AF -kateterablationsproceduren. Den mest anvendte tilgang til AF -ablation er en empirisk, anatomisk AF -ablationsmetode (PVI). Tidligere testede (og i sidste ende mislykkedes) metoder inkluderede kompleks fraktioneret atrialt elektrogram (CFAé), dominerende frekvens (DF) kortlægning, aktivering (firma) kortlægning og fibroset-detekteret-by-CMR-kortlægning af ablation. En ny løsning på det kendte AF -kortlægningsproblem er nødvendigt for at forbedre AF -ablationsresultater. Succesfuld gennemførelse af det foreslåede projekt vil forbedre succesraten for vedvarende ABLATION, som er afgørende nødvendig for yderligere fremskridt inden for området Cardiac Electrophysiology. Jeg foreslog en ny analytisk tilgang. Jeg vil anvende fase-justeret spektralfiltrering på AF atriale EGMS-kortlægningsdata for at identificere rumligt strukturerede dynamiske komponenter og således identificere AF-ablationsmål. Spektralfiltrering er en effektiv dimensionsreduktion for højdimensionel tidsserie, som ikke er blevet anvendt til AF-kortlægningsdataanalyse. Min tilgang antager, at de observerede spatiotemporale data (AF EGMS-kortlægningsdata) repræsenterer overlejrede lavere rang glatte svingninger og bevægelser fra et dynamisk generativt system (AF-ablationsmål) blandet med højere rangede tilfældige lyde. At adskille signalerne fra lyde er vigtigt for os at finde og forstå disse dynamiske systemer med lavere rang. Det kan være, at et sådant dynamisk system med lavere rang har flere uafhængige komponenter svarende til forskellige tendenser eller funktionaliteter i systemet. Jeg foreslår en ny ramme til identificering af dynamik med lavere rang og deres komponenter indlejret i et højdimensionelt spatiotemporalt system (AF EGMS-kort). Det er baseret på en kendt statistisk tilgang til strukturel nedbrydning og fasejusteret konstruktion i frekvensområdet., Som ikke er blevet anvendt til AF EGM-analyse.