A 3D MRI-Based Cardiac Computer Model to Study Arrhythmia and Its In-vivo Experimental Validation

Abstract

Abstract. The aim of this work was to develop a simple and fast 3D MRI-based computer model of arrhythmia inducibility in porcine hearts with chronic infarct scar, and to further validate it using electrophysiology (EP) measures obtained in-vivo. The heart model was built from MRI scans (with voxel size smaller than 1mm3 ) and had fiber directions extracted from diffusion tensor DT-MRI. We used a macroscopic model that calculates the propagation of action potential (AP) after application of a train of stimuli, with location and timing replicating precisely the stimulation protocol used in the in-vivo EP study. Simulation results were performed for two infarct hearts: one with noninducible and the other with inducible ventricular tachycardia (VT), successfully predicting the study outcome like in the in-vivo cases; for the inducible heart, the average predicted VT cycle length was 273ms, compared to a recorded VT of approximately 250ms. We also generated synthetic fibers for each heart and found the associated helix angle whose transmural variation (in healthy zones) from endo-to epicardium gave the smallest difference (i.e., approx. 41°) when compared to the helix angle corresponding to fibers from DW-MRI. Mean differences between activation times computed using DT-MRI fibers and using synthetic fibers for the two hearts were 6 ms and 11 ms, respectively.

Построение Четырехкамерного Геометрического Образа Сердца Человека На Основе Рентгеновской Томографии

“…Следует отметить, что в большинстве работ исследователи выполняют построение только левого желудочка или двух желудочков совместно [8,16,17]. На таких образах можно выполнять моделирование электродинамических процессов, поскольку желудочки отделены от предсердий атриовентрикулярной перегородкой, которая препятствует прохождению потенциала действия между ними.…”

“…К недостаткам данного направления относятся: зависимость качества геометрического образа от опыта врача, большие временные затраты и, как следствие, невозможность применения в повседневной медицинской практике. Следующий подход называется методом деформируемых поверхностей [17], согласно ему строится итерационная процедура, на каждом шаге которой поверхность деформируется так, чтобы доставлять минимум функционалу, зависящему от первых и вторых производных поверхности и внешнего поля. Преимуществами данного метода являются: возможность построения автоматического алгоритма, получение сглаженной поверхности, ограничивающей тело, возможность идентификации прерывистой границы.…”