Phasen-ausgerichtete Vorhofflimmungskartierung

Vorhofflimmern (AF) Ablation ist eine wichtige Behandlungsstrategie, die möglicherweise in der Lage ist, AF zu heilen. Es gibt jedoch einen variablen Erfolg des anhaltenden AF -Ablationsverfahrens. Daher ist es notwendig, die Erfolgsrate der anhaltenden AF -Ablation zu verbessern. Um die Erfolgsrate der anhaltenden AF -Ablation zu verbessern, schlage ich einen neuartigen analytischen Ansatz für die AF -Kartierung vor. Die Analyse von intrakardialen Elektrogrammen (EGMs) ist die Schlüsselkomponente der AF -Kartierung. In der Vergangenheit wurden mehrere Ansätze zur atrialen EGM -Analyse entwickelt, die dazu beitragen, die AF -Ablation über die Isolation von Lungenvenen hinaus (PVI) zu führen. Es wurde jedoch keiner (außer PVI) eingerichtet, um das AF -Katheterablationsverfahren zu leiten. Der am weitesten verbreitete Ansatz für die AF -Ablation ist ein empirischer, anatomischer AF -Ablationsansatz (PVI). Zu den zuvor getesteten (und letztendlich fehlgeschlagenen) Methoden gehörten komplexe fraktionierte Vorhofelektrogramm (CFAé), dominante Frequenz (DF) -Kartierung, Aktivierungskartierung (feste) Kartierung und Fibrose-Daten zu CMR-Mapping-AF-Ablation. Eine neuartige Lösung für das bekannte AF -Mapping -Problem ist erforderlich, um die AF -Ablationsergebnisse zu verbessern. Der erfolgreiche Abschluss des vorgeschlagenen Projekts wird die Erfolgsrate der anhaltenden AF -Ablation verbessern, was für weitere Fortschritte im Bereich Herzelektrophysiologie von entscheidender Bedeutung ist. Ich habe einen neuartigen analytischen Ansatz vorgeschlagen. Ich werde die phasenausrichtete spektrale Filterung auf af atrial EGMS-Mapping-Daten anwenden, um räumlich strukturierte dynamische Komponenten zu identifizieren und somit AF-Ablationsziele zu identifizieren. Die spektrale Filterung ist eine effiziente Reduzierung der Dimension für hochdimensionale Zeitreihen, die nicht auf die AF-Zuordnungsdatenanalyse angewendet wurde. Mein Ansatz geht davon aus, dass die beobachteten räumlich-zeitlichen Daten (AF-EGMS-Mapping-Daten) überlagerte reibungslose Oszillationen und Bewegungen aus einem dynamischen generativen System (AF-Ablationsziel) mit zufälligen Geräuschen mit höherem Rang darstellen. Die Trennung der Signale von Geräuschen ist für uns unerlässlich, um diese dynamischen Systeme mit niedrigerem Rang zu lokalisieren und zu verstehen. Es könnte sein, dass ein so dynamisches System mit niedrigerem Rang mehrere unabhängige Komponenten aufweist, die unterschiedlichen Trends oder Funktionen des Systems entsprechen. Ich schlage einen neuartigen Rahmen zur Identifizierung von Dynamik mit niedrigerer Rang und deren Komponenten vor, die in ein hochdimensionales raumzeitliches System eingebettet sind (AF-EGMS-Karte). Es basiert auf einem bekannten statistischen Ansatz der strukturellen Zersetzung und der phasenausgerichteten Konstruktion im Frequenzbereich, die nicht auf die AF-EGM-Analyse angewendet wurde.