JITC 介入性心脏病学杂志》 1540 - 8183 0896 - 4327 Hindawi 10.1155 / 2020/4386841 4386841 研究文章 自动检测缓慢的进行渠道在衬底Scar-Related室性心律失常消融 https://orcid.org/0000 - 0002 - 0166 - 2837 Alcaine 亚历杭德罗 1 2 3 哈乌雷吉曾 Beatriz 4 Soto-Iglesias 大卫 4 Acosta 胡安 5 Penela 迭戈 6 Fernandez-Armenta 胡安 7 Linhart 马库斯 8 安德鲁 大卫 9 蒙特 Lluis 10 11 12 https://orcid.org/0000 - 0003 - 3434 - 9254 拉古纳 巴勃罗 1 2 卡马拉 奥斯卡 3 https://orcid.org/0000 - 0002 - 7503 - 3339 马丁内斯 胡安-帕布鲁 1 2 https://orcid.org/0000 - 0002 - 0543 - 2131 Berruezo 安东尼奥 4 Wohrle 约 1 cib Bioingenieria,生物材料y Nanomedicina (CIBER-BBN) 萨拉戈萨 西班牙 2 BSICoS集团 阿拉贡工程研究所(I3A) IIS阿拉贡 萨拉戈萨大学 萨拉戈萨 西班牙 unizar.es 3 BCN医学技术单位 PhySense集团 信息和通信技术 大学Pompeu布拉 巴塞罗那 西班牙 upf.es 4 Teknon医疗中心 巴塞罗那 西班牙 5 初榨德尔的Rocio大学医院 塞维利亚 西班牙 huvr.es 6 Ospedale古格列尔莫达Saliceto 皮亚琴察 意大利 7 医院门德尔 加的斯 西班牙 8 心律失常,心脏 医院医生Universitari约瑟Trueta 赫罗纳 西班牙 9 波士顿科技公司 马德里 西班牙 bostonscientific.com 10 医院诊所 巴塞罗那大学的 巴塞罗那 西班牙 ub.edu 11 8 d研究所'Investigacions Biomediquesπ纽约州立大学(IDIBAPS) 巴塞罗那 西班牙 12 联会在心血管疾病(CIBER-CV) 巴塞罗那 西班牙 2020年 29日 5 2020年 2020年 12 11 2019年 07年 03 2020年 19 03 2020年 29日 5 2020年 2020年 版权©2020 Alejandro Alcaine et al。 这是一个开放的文章在知识共享归属许可下发布的,它允许无限制的使用,分布和繁殖在任何媒介,提供最初的工作是正确的引用。

背景。电压映射允许识别arrhythmogenic衬底在scar-related心室性心律失常(VA)消融过程。缓慢的进行渠道(癌),定义为心电图的存在(临时)信号与延迟组件(EGM-DC),负责维持血管和构成潜在的消融目标。然而,电压的映射,因为它目前执行的,很耗时间,需要手工分析的五强检测癌,及其精度受限于电力远场。我们试图评估一个算法,可以自动确定EGM-DC,分类映射点,并创建新的电压地图,叫“慢导电通道地图”(SCC-Maps)。 方法。回顾性分析electroanatomic地图(像)20例(10缺血性,arrhythmogenic右心室发育不良/心肌病)。像电压地图是在窦性心律和用于消融。Preprocedural对比增强心脏磁共振成像(Ce-CMR)用于缺血性人口。三个映射模式进行分析:(i)像电压地图使用标准(像标准)或手动(像筛查)阈值定义核心和边境地区;(2)SCC-Maps来自小说的使用SCC-Mapping算法自动识别EGM-DCs测量本地组件的电压;和(3)Ce-CMR地图(如果可用)。每个映射模式识别癌的能力和他们的协议是评估。 结果。SCC-Maps和像检查确认更多的SCC入口比像标准(3.45±1.61,2.95±2.31,分别地。,而1.05±1.10; p < 0.01 )。SCC-Maps和像筛查高度与Ce-CMR地图缺血性人群相比,像标准(林相关= 0.628和0.679,分别地。和0.212, p < 0.01 )。 结论。SCC-Mapping算法允许operator-independent分析及信号显示更好的识别arrhythmogenic基质特征相比,标准电压像。

 y Competitividad Ministerio de隐藏 “德阿拉贡 T39_20R 欧洲区域发展基金 PI14/00759 Nacional de + D +我的计划 皇家研究院祝您健康卡洛斯三世 欧洲区域发展基金 1。介绍

电压映射允许描述心肌疤痕,成为一个有用的工具的消融scar-related室性心律失常(VA) ( 1- - - - - - 3]。小束内的可行的心脏细胞疤痕创建缓慢进行渠道(癌)负责可重入电路的形成促进VA ( 3- - - - - - 9]。计算机软件为中华映射(像)允许当地的心电图(临时)电压的量化每个双相情感能量信号的峰间值的差异( 10]。然而,远场活动从周围的健康组织会导致低估的疤痕区,可能会导致糟糕的定义及信号与延迟组件(EGM-DC),因此屏蔽癌的存在。

“疤痕dechanneling”技术引入了作为衬底消融策略scar-related血管,为缺血性或非缺血型心肌病( 8, 9, 11]。简单地说,这种技术是基于双电压映射的疤痕在窦性心律(SR),五强的分析来识别癌,消融的SCC入口。“疤痕dechanneling”技术的结果依赖于正确的识别和消除所有呈现癌( 9]。这可能是一个耗时和skill-demanding任务,受制于重大interoperator可变性。我们假设一个自动系统能够识别EGM-DC衬底内可以简化和规范VA消融过程。

在这项研究中,我们提出和评估性能的新型算法自动能量法分析所谓的“慢导电通道映射”算法,或“SCC-Mapping。“这个算法对分正常与异常双相情感五强,自动识别EGM-DC衬底内的存在。通过测量双极电压属于局部场组件,SCC-Mapping算法可获得更精确的双极电压的地图。因此,一个更好的疤痕特性可以帮助指导scar-related VA消融过程。

 2。方法 2.1。患者样本

男性20例(15)与VA接受catheter-based射频消融术是包括在这项研究。男性10例(9)缺血性心肌病。十个男性(6)满足工作组标准arrhythmogenic右心室发育不良/心肌病(收到回复/ C)。缺血性患者选择从我们的数据库VA衬底消融连续病人有preprocedural对比度增强心脏磁共振(Ce-CMR)成像研究。表总结了人口的基本特征 1。这项研究符合赫尔辛基宣言,和当地伦理委员会批准了这项协议。所有的参与者包括在这项研究提供了明智的书面同意。

研究人口的基线特征。

全部人口( n= 20) 缺血性( n= 10) 收到回复/ C ( n= 10) p 价值 ∗
年龄(年) 57±15 69±8 45±9 < 0.001
性别(男性) 15 (75%) 9 (90%) 6 (60%) 0.303
高血压( n) 7 (35%) 6 (60%) 1 (10%) 0.057
血脂异常( n) 8 (40%) 7 (70%) 1 (10%) 0.020
LVEF (%) 44±16 35±20 49±14 0.193
像点( n) 532±212 438±208 626±180 0.076

给出平均值±标准偏差或值 n(%)。 ∗ p 价值是指缺血和收到回复/ C人口之间的比较。收到回复/ C: arrhythmogenic右心室发育不良/心肌病;LVEF:左心室射血分数;像:中华映射。

 2.2。映射和消融过程

中华地图(像)得到CARTO3®导航系统(Biosense韦伯斯特,Inc .,钻石酒吧、钙、美国)使用3.5毫米irrigated-tip ThermoCool®SmartTouch®导管(Biosense韦伯斯特,Inc .,钻石酒吧、钙、美国)映射和消融。双极电图从30到250 Hz被过滤。表面12导心电图(ECG)和基于信号映射导管的显示和存储进行前瞻性分析。心内膜像地图获得了所有病人属于缺血性分组人口和七个病人收到回复/ C程序,其余的像地图从心外膜收到回复/ C程序获得。

烧蚀进行了有意识的镇静或全身麻醉下心外膜访问时要求或预期。双极电压得到了地图在SR和疤痕被确认使用标准电压阈值定义核心区域(CZ) (< 0.5 mV),边境地带(BZ) (< 1.5 mV),和健康组织(≥1.5 mV)。“疤痕dechanneling”消融技术是用于识别和消融SCC入口,因此孤立VA地峡( 9]。鳞状细胞癌的识别被像导航系统操作员手动执行。消融后的SCC入口,再交换过程进行检测任何残余SCC,如果需要切除。完成时,程序刺激协议执行,再次重新映射的衬底,以防任何持续的血管诱导被发现,直到noninducibility实现。烧蚀进行了温度控制模式在45°C的温度和50 W功率极限速度26毫升/分钟灌溉(40 W和心外膜17毫升/分钟)。

 2.3。Ce-CMR采集和处理

晚间preprocedural钆Ce-CMR收购所有缺血性病例和用于本地化arrhythmogenic衬底( 12]。使用3 t的preprocedural Ce-CMR研究获得扫描仪(MAGNETOM®三®,西门子医疗、埃朗根,德国)。喷丸后超声造影图像获得10分钟0.2更易/公斤Gadobutrol (Gadovist®,拜耳西班牙,巴塞罗那,西班牙)使用商用,自由呼吸,ECG-gated, navigator-gated, 3 d inversion-recovery gradient-echo技术。

Ce-CMR图像进行分析(如前所述)( 12]。简单地说,一个完整的左心室(LV)体积重建在轴向取向,以及由此产生的图像处理与商用ADAS-3D™软件(Galgo医疗、巴塞罗那,西班牙)。十个同心层表面(从10%到90%)自动创建LV endo -心外膜的壁厚。一个3 d壳牌获得每一层。像素信号强度(PSI)地图基于Ce-CMR图像投射到每个壳,后三线性插值算法,和颜色。识别疤痕区域,PSI-based算法应用于描述hyperenhanced区域CZ, BZ或健康组织使用40%±5%和60%±5%的最大强度为阈值 12]。商务渠道(即。,SCCs) were defined by the ADAS-3D™ software as continuous 3D corridors (across all the Ce-CMR layers) of BZ (with the specified PSI threshold) surrounded by scar core/mitral annulus [ 12]。

 2.4。“缓慢的导电通道映射”(“SCC-Mapping”)算法

SCC-Mapping算法是基于特别会员探测器和描绘器算法之前由我们的团队 13]。这个检测器自动识别和区分为双相情感能量信号的开始和结束标志使用表面12导心电图的QRS波群作为参考搜索窗口中,这种方法已经验证激活映射的焦VA ( 13, 14]。整个处理算法实现的MATLAB®(MATLAB R2016a, MathWorks公司,纳蒂克,妈,美国)。结果离线;因此,消融结果独立于呈现的结果。

从最初描述的映射点能量信号使用我们的能量探测器/描绘器算法[ 13),SCC-Mapping算法使用决策树见图 1(一)。这个决策树是基于双相情感能量信号的两个主要特征:描述长度和双相电压。

“慢导电通道映射算法。”(一个)决策树对心电图(临时)信号与延迟组件(EGM-DC)搜索协议和(b)算法的重建”慢导电通道地图”(SCC-Maps)病人的三维解剖图。VSCC-Map:双极电压预测病人的三维解剖图。

对短期五(< 65 ms,基于 15]),正常的映射点区别这些候选人的EGM-DC测量双相电压。因此,这些映射点显示双相电压≥3.5 mV被认为是正常的五强( 15),而其余候选人被列为EGM-DC或保持正常的五强。长时间的五强(> 65 ms) EGM-DC总是被认为是潜在的候选人,无论他们的电压值。

以标签EGM-DC候选人真正的延迟(d-EGM)或融合(f-EGM)组件,该算法搜索另一个基于组件的存在基于能量探测器/描绘器算法( 13]。如果第二次临时股东组件被发现,主要的挠度之间的时间距离远,(即局部场组件。,第一个和第二个组件)一分为二d-EGMs和f-EGMs之间(见图 1(一))。截止阀值设置为25 ms作为权衡好f-EGM和d-EGM信号的识别。f-EGMs消融目标根据“疤痕dechanneling”技术,他们构成了典型的模式在SCC入口 9]。

算法的结果识别标签临时分配给每个映射点的类型。这些标签被颜色和集成到3 d像用以下标准:小白球正常能量映射点;蓝色的大球体d-EGM映射点,和黑色的大球体f-EGMs映射点。

 2.5。建设SCC-Maps

SCC-Mapping算法识别潜在EGM-DC的存在,使得测量双振幅远和局部场单独的组件。这些电压在一个3 d的投影SCC-Map执行使用一个额外的决策树(图 1 (b)),两个分支:一个用于单组分五强,另一个用于EGM-DC (d-EGMs或f-EGMs)。单组分及分支认为任何映射点< 1.5 mV远场远程信号测量中密集的疤痕来自周围健康的心肌,自动设置双相电压为零。临时股东double-component分支项目的3 d SCC-Map双极电压只有局部场组件是包含在感兴趣的一个窗口。感兴趣的这个窗口定义之间的5和95百分位数的发作结束确定局部场组件,分别。如果一个EGM-DC映射点的局部场分量不符合这一标准,然后对单组分相同的标准映射点应用。此外,该算法包括一个空间相干性的保护。这个保护检查,关闭EGM-DC距离映射点(< 6毫米),如果局部场组件在激活时间和形状是相似的。当满足了这些条件,只有最高的双值代表3 d SCC-Map。

 2.6。鳞状细胞癌检测协议的评估

在这项研究中,三个映射模式被认为是:(i)像电压地图,(ii) SCC-Maps源自SCC-Mapping算法;和(3)Ce-CMR PSI地图(如果可用)。专家运营商视觉评估每个映射模式识别的能力SCC入口的3 d彩色地图和临时股东获得的信号。

2.6.1。识别SCC入口来自3 d彩色地图

像电压的地图,SCC入口标识进行使用(1)的标准阈值定义的疤痕CZ商务组织(名为“像标准”);和(2)使用手动筛选过程,动态地修改标准阈值电压对BZ和CZ定义为了提高癌的存在(名为“像筛查”)( 3, 16]。SCC-Maps,这个过程是直接从彩色地图。应该注意的是,由于SCC-Maps的更精确的双极电压测量方法,CZ组织阈值设置为≤0.1 mV,收益率更高的双极电压测量范围(如图所示,在以下部分中讨论)。因此,电压SCC-Maps筛选过程并不是必要的。Ce-CMR PSI的地图,阈值定义组织异质性(即识别。BZ组织,符合癌)是那些解释在相应的部分。

 2.6.2。识别SCC入口来源于分析信号

这个过程是由人工检测存在与否的f-EGMs标识(标签)映射点接近BZ区域。因此,这个评价只能像电压地图和SCC-Maps。

 2.7。统计分析

连续数据均值±标准差所示,除非另有指示。分类数据显示为百分比。比较不同人群是由Wilcoxon-Mann-Whitney测试或Fisher精确检验在适当的时候。SCC入口的协议的评估中识别不同的映射模式,Wilcoxon-Mann-Whitney测试,林的一致性相关因素” ρ“( 17[],Bland-Altman情节分析 18]。一个 p ≤0.05的值被认为是作为统计学意义的截止值。统计了使用MATLAB统计工具箱(MATLAB R2016a, MathWorks公司,纳蒂克,妈,美国)。

 3所示。结果 3.1。人口特征

20个患者被纳入研究。75%是男性,平均年龄57±15年。LV射血分数是44±16%,缺血性患者之间没有显著差异,收到回复。表 1总结了研究人群的基线特征。

 3.2。像和SCC-Mapping之间鳞状细胞癌检测协议

表 2和图 2(一个)显示协议SCC入口标识的数量从3 d彩色地图的所有研究之间映射模式。像地图与标准电压阈值(“像标准”)提出的SCC入口数量显著低于像电压地图和手册电压筛查(“像筛查”)( p < 0.01 , 0.04 , 和 0.03 为整个人口,缺血性,收到回复/ C,职责)。此外,像标准地图也不如SCC-Maps SCC入口( p < 0.01 , < 0.01 , 和 0.02 为整个人口,缺血性,收到回复/ C,职责)。然而,没有明显差异的数量确定SCC入口之间像筛查地图和SCC-Maps ( p = 0.29 , 0.10 , 和 0.87 为整个人口,缺血性,收到回复/ C,职责)。林的一致性相关因素分析补充表所示 1支持这些发现,像筛查和SCC-Maps之间表现出更高的一致性( ρ= 0.665,0.528,和0.877为整个人口,缺血性中风,并收到回复/ C,分别地。)比像标准的地图。

分析不同颜色标识的映射。SCC入口标识每个病人和协议之间的映射方法。

像标准 像筛查 SCC-Map Ce-CMR PSI地图 p 价值 ∗ p 价值__ p 价值‡
全部人口( n= 20) 1.05±1.10 2.95±2.31 3.45±1.61 N /一个 < 0.01 < 0.01 0.29
缺血性( n= 10) 0.60±1.00 2.20±1.75 3.60±1.43 3.70±2.45 0.04 < 0.01 0.10
收到回复/ C ( n= 10) 1.50±1.08 3.70±2.63 3.30±1.83 N /一个 0.03 0.02 0.87

每个病人的SCC入口数量给出平均值±标准偏差。 ∗ 像标准和像之间的差异筛选。__像标准和SCC-Maps之间的区别。‡像筛查和SCC-Maps之间的区别。收到回复/ C: arrhythmogenic右心室发育不良/心肌病;Ce-CMR:心脏磁共振对比剂;像:中华映射;N / A:不适用;PSI:像素信号强度;和鳞状细胞癌:缓慢的导电通道。

Bland-Altman地块评估协议识别的缓慢(SCC)导电通道入口(a)的黄衫军的3 d地图之间的不同的映射方式:中华映射(像)系统地图与标准电压阈值(像标准),像地图与电压筛查(像筛选),和“慢导电通道地图”(SCC-Maps)。(b)的存在分析的融合心电图(f-EGM)组件之间像标准的地图和SCC-Maps和(c)的3 d地图标有颜色不同的映射模式和像素之间的信号强度(PSI)地图来自对比度增强心脏磁共振(Ce-CMR)成像在缺血性人口。红色实线表示的意思是和红色虚线表示的意思是±2个标准差的差异确定SCC入口的数量。ARVDC: arrhythmogenic右心室发育不良/心肌病。

Bland-Altman分析如图 2(一个)说明了SCC入学协议识别不同的映射模式研究和人群。有一个低数量的偏见SCC入口标识SCC-Maps与像筛查地图,用小趋势的SCC subidentification SCC-Maps相比之下,像筛查(皮尔森的地图 R= 0.48, p = 0.033 ),这是一致的结果表 2。

表 3和图 2 (b)列出协议f-EGM SCC入口的数量确定点模式之间的映射。像她们之间没有显著差异被发现标准地图和SCC-Maps,证实了Bland-Altman分析如图 2 (b)和高相关补充表所示 2( ρ= 0.918,0.871,和0.936为整个人口,缺血性中风,并收到回复/ C、职责)。

f-EGMs EGM-DC分析和识别。SCC入口标识每个病人和协议之间的映射方法。

像地图 SCC-Map p 价值
全部人口( n= 20) 6.10±2。81年 5.35±2.70 0.430
缺血性( n= 10) 5.50±2.17 4.70±2.11 0.422
收到回复/ C ( n= 10) 6.70±3.34 6.00±3.16 0.790

每个病人的SCC入口数量给出平均值±标准偏差。收到回复/ C: arrhythmogenic右心室发育不良/心肌病;像:中华映射;EGM-DC:心电图与延迟组件;f-EGM:熔融心电图;和鳞状细胞癌:缓慢的导电通道。

图 3例举了两个例子的电子传播序列以及癌从自动识别标签映射点SCC-Maps鳞状细胞癌相比手动识别执行像地图上的标识这些癌需要广泛的运营商分析。

缓慢的例子进行频道(SCC)的自动映射点标签识别“慢导电通道地图”(SCC-Maps)。(一)心内膜中华地图(像)SCC-Map缺血性患者显示两个癌鉴别。(b)心外膜像从一个arrhythmogenic右心室发育不良/心肌病病人显示SCC-Map两个癌鉴别。

 3.3。鳞状细胞癌与Ce-CMR检测协议

SCC入口像标准中确定的数量显著降低而Ce-CMR PSI地图,如表所示 2。然而,像她们之间没有发现显著差异筛选和SCC-Maps与Ce-CMR PSI地图( p = 0.202 和 p = 1.0 、职责)。然而,Bland-Altman情节分析揭示了一个倾向这三个映射模式转向一个低估SCC入口的数量与Ce-CMR PSI(皮尔森的地图 R= 0.63, p = 0.049 ; R= 0.85, p = 0.002 ;和 R= 0.61, p = 0.05 SCC-Maps鳞状细胞癌之间的对比检测,像标准,和像筛查Ce-CMR PSI地图,分别地。,图 2 (c))。此外,补充表 1确认的高协议像筛查和SCC-maps Ce-CMR PSI地图相比,像标准( ρ= 0.679, ρ= 0.628,分别地。,vs。 ρ= 0.212, p < 0.01 )。图 4显示了两个例子,其中SCC-Maps与Ce-CMR PSI地图有更高的协议识别鳞状细胞癌,而像标准的地图。

协议中华映射(像)电压地图和“慢导电通道地图”(SCC-Maps)对像素信号强度(PSI)地图来源于对比增强心脏磁共振成像(Ce-CMR)。A1和B1展示中华映射(像)电压地图获得像系统从两个不同的病人。A2和B2显示相应的SCC-Map和A3和B3显示获得Ce-CMR PSI地图。AV:主动脉瓣。

 3.4。选择性双极电压测量的影响

SCC-Mapping算法能够检测EGM-DC提供本地组件的双极电压,从而获得精确的电压地图(SCC-Maps)。这个更有选择性的方法放大显示的电压范围,从而改善了arrhythmogenic衬底的细节的程度与标准相比像电压地图。图 5(b)说明了疤痕的损失细节像电压地图SCC-Maps相比,它显示一个更高的电压测量范围。此外,如图 4,SCC-Maps匹配更好的信息获得Ce-CMR PSI地图的人口比缺血性像标准的地图。

从心肌梗死患者心内膜基质地图。(c)说明了最富有的疤痕细节显示的“慢导电通道映射”(SCC-Map)与中华映射(像)电压地图使用标准的电压阈值(a)和(b)使用修改电压阈值。

 4所示。讨论 4.1。检查电流双极电压映射

像系统是有用的工具绘制scar-related脉管,因为它们允许局部计算峰能量信号振幅和代表这个值,颜色显示,心脏解剖,从而帮助识别和描述的伤疤 3, 5, 6, 8- - - - - - 10, 19, 20.]。然而,心肌疤痕通常被大量的健康组织,这可能会导致当地的五强被蒙面的远场信号。因此,定期与标准阈值电压映射可能低估的疤痕大小和失去重要的细节。这增加的可能性缺失癌在衬底和广泛的运营商分析的需要。

这种现象的例子如图 6。在正常五强,电压图反映了峰电压(一个);然而,当健康的心肌能量法(即。,far-field) has a higher amplitude than the late potential (i.e., local-field), the voltage map reflects the far-field, high-amplitude component voltage (b). Moreover, when the far- and local-field components show comparable amplitudes, voltage map may reflect the peak-to-peak amplitude of either the local or the far-field component (c), or a mix of both (d). These examples show the need of a more selective approach to measure bipolar voltage for substrate mapping of scar-related VAs.

的例子(a)正常心电图(临时)双相电压测量的中华映射(像)系统和(罪犯)不同双相EGM-DC信号错误像系统:双极电压测量的(b)局部场分量掩饰了高烈度远场分量。(c - d)与远场的振幅和局部场组件。

 4.2。主要发现

本研究评估一种新颖的自动及信号分析算法旨在提高电流电压的准确性映射与像系统获取。该算法可以获得电压地图与更高的电压范围,因此描述更详细的疤痕的特点,这可能是有用的识别VA地峡在消融过程中。研究的主要发现如下:(1)提出SCC-Mapping算法自动确定同级SCC入口是手动像电压筛选;(2)提供SCC-Maps SCC-Mapping算法匹配Ce-CMR PSI地图比电流像电压地图;和(3)SCC-Mapping算法改善疤痕CZ商务领域的定义,允许更高的电压范围。

 4.3。鳞状细胞癌检测和协议之间的映射方法

SCC-Maps高度相关,像标准地图后,得到了这些手动筛选过程电压(像筛选),而生像标准地图(像标准)相关的更糟的是,发现了一个显著的低数量的SCC入口。说明了该算法的准确性,SCC-Maps可以显示详细的疤痕不需要手动电压检测,具有良好的协议后像手动标签相对应的映射点SCC入口(即。那些显示f-EGM信号)。

图 3显示缺血和收到回复/ C病人的例子可以找到两个不同的癌。这两个例子说明SCC-Maps的优越性在像标准的地图,让这些信号通道的识别通过直接检查彩色地图。像标准映射图 3(一个)(A1)描绘了一个密集的疤痕在第二个SCC的地方可以找到激活后d-EGMs的序列。鳞状细胞癌可以很容易地确定的颜色映射和自动标注在图 3(一个)(A2)。同样,像图的标准地图 3 (b)(B1)不允许识别那些可以看到癌SCC-Map的人物 3 (b)(面板B2)。此外,SCC-Maps和EAM-screening关联比EAM-standard Ce-CMR PSI地图地图。这些例子说明的需要手工分析的能量信号系统运营商为了识别所有可能的癌中基质(即。电压,使用手册等技术筛选和个人及标签)。这个过程可以引导和缩短该自动SCC-Mapping算法。此外,自动、客观识别成为强制性的使用越来越流行时多级映射(MEM)导管趋近每打可以获得同步信号。

 4.4。电压阈值对疤痕的定义

提出SCC-mapping算法提供了一个更精确的量化的局部场电压。这方面允许变化的阈值定义CZ不失疤痕组织信息,从而提高单片机检测(图的能力 4)。这种效应与获得的一个与当前MEM导管( 21),但使用常规electrode-size导管与自动算法区分-和局部场分量的测量五强得多。相比之下,MEM导管仍然需要广泛的运营商分析以识别和/或增强癌的存在。这个事实可以减轻如果高密度映射结合自动算法提出了这项工作。

图 5说明了疤痕的损失定义修改电压阈值时BZ和CZ组织用于像电压地图。所显示的更高的电压范围SCC-Maps也促进了电压对SCC鉴定筛选过程。然而,尽管SCC-Maps和像检查地图提供类似的见解,前者得到没有任何人工干预,因此运营商独立。此外,如图 3- - - - - - 5,它可以观察到,SCC-Maps描述提供了一个更好的定义伤疤比目前像电压映射。

该算法评估时使用“伤疤”dechanneling消融技术。然而,更高的电压范围可以用SCC-Maps允许描述更详细的疤痕特征,这表明该算法也可以用于其他消融方法( 5, 22- - - - - - 25]。最终,SCC-Mapping算法可以有效改善踱步的指导/夹带演习VA地峡识别基于标记数据和SCC-Map信息。

 4.5。研究的局限性

本研究的主要限制是相对比较小的样本大小。比较像地图对Ce-CMR PSI地图只有可能在缺血性人口由于存在植入式设备收到回复/ C人口。另一方面,可用详细像患者的数量和质量Ce-CMR数据减少了最近,详细像收购是一个耗时和高度operator-dependent任务,而Ce-CMR-guided导管衬底消融已获得更多的利益 26]。尽管这一趋势,确定消融的端点目标仍然是基于像她们发现,提出的算法可以扮演一个重要的和补充的作用。同时,该算法为更好的集成Ce-CMR铺平了道路,像数据以改进scar-related VT消融过程。

此外,算法设计和测试使用数据从弗吉尼亚州substrate-based消融在老因此,没有使用或分析数据从VA映射算法,因此,其他可能与该算法[VA地峡没有探索 27]。

在这项工作,像使用一个标准的3.5毫米irrigated-tip映射导管,拥有更长的电极间的距离与高密度MEM导管相比,可以更好的区分本地——从远场组件( 21]。然而,多个同步信号的人工注释与MEM nonaffordable获得任务,自动的方法(如SCC-Mapping算法)就成为必要。

 5。结论

提出了基于信号的自动分析使用“慢导电通道映射算法”改善疤痕区域内双极电压测量的准确性,实现一个更详细的组织特征和一个operator-independent工具准确识别癌。最后一个特性鼓励EAM导航一起使用的算法作为一种可再生的方法指导VA消融过程在日常实践。

 数据可用性

中华映射和图像数据用于支持本研究的结果由医院诊所限制当地伦理委员会为了保护病人的隐私。数据可从Lluis蒙特博士,博士,心律失常单位,医院诊所,事业de Villarroel, 170年,08036年巴塞罗那,西班牙研究人员满足访问机密数据的标准。

 的利益冲突

a . Berruezo博士和l .蒙特股东在Galgo医疗SL。大卫Soto-Iglesias Biosense韦伯斯特的员工,Inc .)作者声明没有利益冲突。

 确认

本研究由个人授予a Alcaine(参考文献。bes - 2011 - 046644和eebb - i - 15 - 09466);通过项目pid2019 - 104881 - rb i00 Ministerio de Ciencia e Innovacion(西班牙)和dpi2016 - 75458 r从Ministerio de隐藏y Competitividad(西班牙);和“德阿拉贡(Grupo Referencia BSICoS ref。T39_20R)共同创办的菲德尔2014 - 2020。这项工作的部分也支持由项目PI14/00759集成计划中的Nacional de我+ D +和学院共同创办的祝您健康卡洛斯三世(ISCIII) -Subdireccion通用de Evaluacion和欧洲区域发展基金(欧盟)。的计算是由ict NANBIOSIS,更具体地说,高性能计算单元cib的生物工程,生物材料和纳米(CIBER-BBN)大学的萨拉戈萨。CIBER-BBN是一个倡议Instituto de Salud卡洛斯三世。

 补充材料

补充表1:林的一致性相关因子的数量SCC入口标识之间的映射模式(行与列)的分析是按照地图。补充表2:林的一致性相关因子的数量SCC入口标识之间像标准地图和SCC-Maps f-EGMs EGM-DC的分析和识别。

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