Planification de l’ablation radiofréquence des arythmies cardiaques en combinant modélisation et apprentissage automatique
Auteur / Autrice : | Rocío Cabrera Lozoya |
Direction : | Nicholas Ayache, Maxime Sermesant |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Automatique, traitement du signal et des images |
Date : | Soutenance le 10/09/2015 |
Etablissement(s) : | Nice |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Unité de recherche (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes) - Analysis and Simulation of Biomedical Images |
Jury : | Président / Présidente : Pierre Jaïs |
Examinateurs / Examinatrices : Nicholas Ayache, Maxime Sermesant, Pierre Jaïs, Oscar Camara Rey, Yves Coudière, Jatin Relan | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Oscar Camara Rey, Yves Coudière |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Résumé
Les arythmies sont des perturbations du rythme cardiaque qui peuvent entrainer la mort subite et requièrent une meilleure compréhension pour planifier leur traitement. Dans cette thèse, nous intégrons des données structurelles et fonctionnelles à un maillage 3D tétraédrique biventriculaire. Le modèle biophysique simplifié de Mitchell-Schaeffer (MS) est utilisé pour étudier l’hétérogénéité des propriétés électrophysiologiques (EP) du tissu et leur rôle sur l’arythmogénèse. L’ablation par radiofréquence (ARF) en éliminant les activités ventriculaires anormales locales (LAVA) est un traitement potentiellement curatif pour la tachycardie ventriculaire, mais les études EP requises pour localiser les LAVA sont longues et invasives. Les LAVA se trouvent autour de cicatrices hétérogènes qui peuvent être imagées de façon non-invasive par IRM à rehaussement tardif. Nous utilisons des caractéristiques d’image dans un contexte d’apprentissage automatique avec des forêts aléatoires pour identifier des aires de tissu qui induisent des LAVA. Nous détaillons les sources d’erreur inhérentes aux données et leur intégration dans le processus d’apprentissage. Finalement, nous couplons le modèle MS avec des géométries du coeur spécifiques aux patients et nous modélisons le cathéter avec une approche par un dipôle pour générer des électrogrammes normaux et des LAVA aux endroits où ils ont été localisés en clinique. Cela améliore la prédiction de localisation du tissu induisant des LAVA obtenue par apprentissage sur l’image. Des cartes de confiance sont générées et peuvent être utilisées avant une ARF pour guider l’intervention. Les contributions de cette thèse ont conduit à des résultats et des preuves de concepts prometteurs.