Personalized computational modeling of left atrial geometry and transmural myofiber architecture

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Title: Personalized computational modeling of left atrial geometry and transmural myofiber architecture
Author: Fastl, Thomas E.; Tobón Gómez, Catalina; Crozier, Andrew; Whitaker, John; Rajani, Ronak; McCarthy, Karen P.; Sánchez Quintana, Damián; Ho, Siew Y.; O’Neill, Mark D.; Plank, Gernot; Bishop, Martin J.; Niederer, Steven A.
Abstract: La fibrilación auricular (FA) es una taquiarritmia supraventricular caracterizada por la ausencia total de contracción auricular coordinada y se asocia con un aumento de la morbilidad y la mortalidad. La modelización computacional personalizada proporciona un marco novedoso para integrar e interpretar el papel de la electrofisiología auricular (EP), incluida la anatomía y la microestructura subyacente, en el desarrollo y el mantenimiento de la FA. Los datos de la angiografía de tomografía computarizada coronaria se segmentaron utilizando un enfoque estadístico y las representaciones de vóxeles suavizados se discretizaron en mallas de elementos finitos tetraédricos (FE) de alta resolución. Para estimar la compleja arquitectura de miofibra de la aurícula izquierda, se generaron campos de fibra individuales de acuerdo con los datos morfológicos de las superficies endo y epicárdica basados en soluciones locales de la ecuación de Laplace e interpolados transmutalmente a elementos tetraédricos. La influencia de las microestructuras transmurales variables se cuantificó a través de simulaciones EP en 3 pacientes usando 5 funciones de interpolación de fibras diferentes. Los modelos geométricos personalizados incluyeron la distribución de grosor heterogénea del miocardio auricular izquierdo y la posterior discretización condujo a mallas de FE tetraédricas de alta fidelidad. El novedoso algoritmo para la incorporación automatizada de la arquitectura de fibras de la aurícula izquierda proporcionó una estimación realista de la microestructura de la aurícula y fue capaz de capturar cualitativamente todos los haces de fibras importantes. Se predijeron tiempos máximos de activación local consistentes en las simulaciones de EP usando funciones individuales de interpolación de fibras transmurales para cada paciente, sugiriendo un efecto insignificante de la arquitectura de miofibra transmu- ral en el EP. La tubería de modelación establecida proporciona un marco robusto para el rápido desarrollo de cohortes de modelos personalizados que tienen en cuenta la anatomía y la microestructura detallada y facilita las simulaciones del EP auricular.Atrial fibrillation (AF) is a supraventricular tachyarrhythmia characterized by complete absence of co-ordinated atrial contraction and is associated with an increased morbidity and mortality. Personalized computational modeling provides a novel framework for integrating and interpreting the role of atrial electrophysiology (EP) including the underlying anatomy and microstructure in the development and sus- tenance of AF. Coronary computed tomography angiography data were segmented using a statistics-based approach and the smoothed voxel representations were discretized into high-resolution tetrahedral finite element (FE) meshes. To estimate the complex left atrial myofiber architecture, individual fiber fields were generated according to morphological data on the endo- and epicardial surfaces based on local solutions of Laplace’s equation and transmurally interpolated to tetrahedral elements. The influence of variable transmural microstructures was quantified through EP simulations on 3 patients using 5 differ- ent fiber interpolation functions. Personalized geometrical models included the heterogeneous thickness distribution of the left atrial myocardium and subsequent discretization led to high-fidelity tetrahedral FE meshes. The novel algorithm for automated incorporation of the left atrial fiber architecture provided a realistic estimate of the atrial microstructure and was able to qualitatively capture all important fiber bundles. Consistent maximum local activation times were predicted in EP simulations using individual transmural fiber interpolation functions for each patient suggesting a negligible effect of the transmu- ral myofiber architecture on EP. The established modeling pipeline provides a robust framework for the rapid development of personalized model cohorts accounting for detailed anatomy and microstructure and facilitates simulations of atrial EP.
URI: http://hdl.handle.net/10662/11486
Date: 2018


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