Thèse soutenue

Personnalisation basée sur l'imagerie de modèles cardiaques électrophysiologiques pour la planification du traitement de la tachycardie ventriculaire

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Auteur / Autrice : Nicolas Cedilnik
Direction : Maxime Sermesant
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 14/12/2020
Etablissement(s) : Université Côte d'Azur
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Nice ; 1992-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Unité de recherche (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes) - E-Patient : Images, données & mOdèles pour la médeciNe numériquE
Jury : Président / Présidente : Pierre Jaïs
Examinateurs / Examinatrices : Maxime Sermesant, Pierre Jaïs, Olaf Doessel, Alexander V. Panfilov, Hubert Cochet, Jean-Marc Peyrat, Mihaela Pop
Rapporteurs / Rapporteuses : Olaf Doessel, Alexander V. Panfilov

Résumé

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La survie lors de la phase aiguë de l'infarctus du myocarde a énormément progressé au cours des dernières décennies, augmentant ainsi la mortalité des affections liées à l'infarctus chronique.Parmi ces pathologies, la tachycardie ventriculaire (TV) est une arythmie particulièrement grave qui peut conduire à la fibrillation ventriculaire, souvent fatale.La TV peut être traitée par ablation par radio-fréquences du substrat arythmogène.La première phase de cette procédure, longue et risquée, est une exploration électrophysiologique (EP) du cœur consistant à déterminer les cibles de cette ablation, notamment en provoquant l'arythmie dans un environnement contrôléDans cette thèse, nous proposons de re-créer in silico cette phase exploratoire, en personnalisation des modèles cardiaques EP.Nous montrons que des informations clefs à propos de la localisation et de l'hétérogénéité de la cicatrice d'infarctus peuvent être obtenues automatiquement par une segmentation d'images tomodensitométriques (TDM) utilisant un réseau de neurones artificiels.Notre but est alors d'utiliser ces informations pour réaliser des simulations spécifiques à un patient de la propagation de l'onde de dépolarisation dans le myocarde, reproduisant la phase exploratoire décrite plus haut.Nous commençons par étudier la relation entre la vitesse de l'onde de dépolarisation et l'épaisseur du ventricule gauche, relation qui permet de personnaliser un modèle EP Eikonal; cette approche permet fr reproduire des cartes d'activations périodiques du ventricule gauche obtenues durant des TV.Nous proposons ensuite des algorithmes efficaces pour détecter l'onde de repolarisation sur les électrogrammes unipolaires (EGU), que nous utilisons pour analyser les EGU contenus dans les enregistrements intra-cardiaques à notre disposition.Grâce à un recalage multimodal entre ces enregistrements et des images TDM, nous établissons des relations entre durées de potentiels d'action (DPA)/propriétés de restitutions de DPA et épaisseur du ventricule gauche.Enfin, ces relations sont utilisés pour paramétrer un modèle de réaction-diffusion capable de reproduire fidèlement les protocoles d'induction des cardiologues interventionnels qui provoquent des TV réalistes et documentées.