Mapeamento de fibrilação atrial alinhada à fase

A ablação por fibrilação atrial (AF) é uma estratégia de tratamento importante, potencialmente capaz de curar a FA. No entanto, existe um grau variável de sucesso do procedimento persistente de ablação da AF. Portanto, é necessário melhorar a taxa de sucesso da ablação persistente da AF. Para melhorar a taxa de sucesso da ablação persistente, proponho uma nova abordagem analítica ao mapeamento da FA. A análise dos eletrogramas intracardíacos (EGMs) é o componente chave do mapeamento de FA. No passado, várias abordagens para a análise de EGM atrial foram desenvolvidas, com o objetivo de ajudar a orientar a ablação AF além do isolamento da veia pulmonar (PVI). No entanto, nenhum (exceto PVI) foi estabelecido para orientar o procedimento de ablação do cateter AF. A abordagem mais usada para a ablação AF é uma abordagem empírica e anatômica de ablação AF (PVI). Os métodos anteriormente testados (e finalmente falhados) incluíram eletrograma atrial fracionado complexo (CFAÉ), mapeamento de frequência dominante (DF), mapeamento de ativação (empresa) e ablação AF de mapeamento de fibrose por fibrose por CMR. É necessária uma nova solução para o problema conhecido de mapeamento de AF para melhorar os resultados da ablação AF. A conclusão bem -sucedida do projeto proposto melhorará a taxa de sucesso de ablação persistente, o que é crucialmente necessário para um progresso adicional no campo da eletrofisiologia cardíaca. Eu propus uma nova abordagem analítica. Aplicarei a filtragem espectral alinhada de fase aos dados de mapeamento de EGMs atriais de AF para identificar componentes dinâmicos espacialmente estruturados e, assim, identificar alvos de ablação AF. A filtragem espectral é uma redução eficiente de dimensão para séries temporais de alta dimensão, que não foi aplicada à análise de dados de mapeamento de AF. Minha abordagem pressupõe que os dados espaço-temporais observados (dados de mapeamento de EGMs AF) representam oscilações e movimentos lisos e movimentos de menor rank de um sistema generativo dinâmico (alvo de ablação AF) misturados com ruídos aleatórios de maior classificação. Separar os sinais dos ruídos é essencial para localizar e entendermos esses sistemas dinâmicos de baixo rank. Pode ser que um sistema dinâmico de menor rank tenha vários componentes independentes correspondentes a diferentes tendências ou funcionalidades do sistema. Proponho uma nova estrutura para identificar a dinâmica de baixo rank e seus componentes incorporados em um sistema espaço-temporal de alta dimensão (mapa AF EGMS). Baseia-se em uma abordagem estatística conhecida de decomposição estrutural e construção alinhada à fase no domínio da frequência., Que não foi aplicado à análise AF EGM.