Prédiction de la fibrillation auriculaire

par Narimane Gassa

Projet de thèse en Mathématiques appliquées et calcul scientifique

Sous la direction de Nejib Zemzemi et de Yves Coudiere.

Thèses en préparation à Bordeaux , dans le cadre de École doctorale de mathématiques et informatique , en partenariat avec IMB - Institut de Mathématiques de Bordeaux (laboratoire) et de Calcul Scientifique et Modélisation (equipe de recherche) depuis le 22-09-2020 .


  • Résumé

    PersonalizeAF est un projet européen ATN (European Training Networks) sur le diagnostic et le traitement de la fibrillation auriculaire. Le projet comprend 18 partenaires européens dont 12 institution de recherche un hôpital et 5 partenaires industriels. Ce projet se concentrera sur le développement de technologies médicales pour la caractérisation auriculaire afin d'améliorer la sensibilité et la spécificité des biomarqueurs auriculaires, en se concentrant sur le développement de nouveaux outils de diagnostic pour soutenir la conception du meilleur traitement patient spécifique. Objectifs de la thèse de doctorat: Notre objectif principal est d'améliorer la méthodologie actuelle d'imagerie électrocardiographique non invasive (ECGI) pour la cartographie AF (AF). Nous étudierons deux méthodes qui n'ont jamais été utilisées pour le problème inverse ECGI. Ces deux méthodes proviennent de la communauté de l'assimilation de données et ont prouvé leur efficacité dans les prévisions météorologiques. Ces méthodes traitent le problème inverse soit comme une équation statique, qui ne prend pas en compte la dynamique de l'onde de potentiel d'action, soit comme une équation instable modélisant la propagation de l'activité électrique dans le cœur. Notre objectif est de comparer les deux méthodes sur différents types de données et d'identifier la méthode la plus appropriée pour résoudre le problème inverse de l'ECGI par rapport aux méthodes de pointe. La comparaison comprendrait à la fois des critères d'exactitude et d'efficacité et serait effectuée sur des données in silico et cliniques. Résultats attendus: Le projet de doctorat vise à introduire de nouvelles approches mathématiques afin de mieux résoudre le problème d'imagerie électrocardiographique (ECGI) (T2.3). Nous obtiendrons des cartes endocardiques (Carto, Biosense-Webster) synchronisées avec le système ECGI (EPSOL) afin de comparer les deux mesures et d'évaluer l'amélioration potentielle par rapport aux méthodes de résolution ECGi de pointe (T1.4). Mobilité prévus : Simula Research Laboratory (Norvège M15-16) teste les solutions ECGI dans des simulations 3D réalistes, EPSOL (Suisse M19-22) teste les nouvelles méthodes ECGI sur les données EPSOL. University Politechnique de Valincia (Espagne M 23-25) post-traitement des données ECGI.

  • Titre traduit

    Forecasting atrial fibrillation


  • Résumé

    PersonalizeAF is European Training Networks research project on the diagnostic and treatment of atrial fibrillation. The project includes 18 european partner including 12 research institution a hospital and five industrial partners. This project will focus on the development of medical technologies for atrial characterization in order to improve the sensitivity and specificity of atrial biomarkers, focusing in the development of new diagnostic tools to support with the design of the best patient-specific treatment Objectives of the PhD thesis: Our main goal is to improve the current non-invasive electrocardiographic imaging (ECGI) methodology for AF (AF) mapping. We will investigate two methods that have never been used for the ECGI inverse problem. These two methods come from the data assimilation community, and they have proven their efficiency in weather forecasting. These methods treat the inverse problem either as a static equation, which does not take into account the dynamics of the action potential wave, or as an unsteady equation modelling the propagation of the electrical activity in the heart. Our goal is to compare both methods on different types of data and to identify which method is more appropriate for solving the ECGI inverse problem compared to the state-of-the-art methods. The comparison would include both accuracy and efficiency criteria and would be performed on in silico and clinical data. Expected Results: The doctoral project aims to introduce new mathematical approaches inorder to better solve the electrocardiographic imaging (ECGI) problem (T2.3). We will obtain endocardial maps (Carto, Biosense-Webster) synchronized with the ECGI system (EPSOL) in order to compare both measurements and evaluate potential improvement upon state-of the-art ECGi resolution methods (T1.4). Planned secondments: Simula Research Laboratory ( Norway M15-16) test ECGI solutions in 3D realistic simulations, EPSOL (Suisse M19-22) test the new ECGI methods on EPSOL data. University Politechnique de Valincia (Spain M 23-25) postprocessing of ECGI data.