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dc.contributor.authorFastl, Thomas E.
dc.contributor.authorTobón Gómez, Catalina
dc.contributor.authorCrozier, Andrew
dc.contributor.authorWhitaker, John
dc.contributor.authorRajani, Ronak
dc.contributor.authorMcCarthy, Karen P.
dc.contributor.authorSánchez Quintana, Damián
dc.contributor.authorHo, Siew Y.
dc.contributor.authorO’Neill, Mark D.
dc.contributor.authorPlank, Gernot
dc.contributor.authorBishop, Martin J.
dc.contributor.authorNiederer, Steven A.
dc.date.accessioned2020-10-15T11:36:38Z
dc.date.available2020-10-15T11:36:38Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.issn1361-8415
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10662/11486
dc.description.abstractLa 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.es_ES
dc.description.abstractAtrial 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.es_ES
dc.description.sponsorship• UK Medical Research Council through Clinical Research Training Fellowship grant MR/N001877/1 • UK Medical Research Council through New Investigator grant MR/N011007/1 • Austrian Science Fund project grants F3210-N18 and I2760-B30 • UK Engineering and Physical Sciences Research Council through Intermediate Fellowship grant EP/F043929/1 and project grant EP/P01268X/1 • British Heart Foundation project grant PG/13/37/30280 • Award to Guy’s & St Thomas’ NHS Foundation Trust in partnership with King’s College London and King’s College Hospital NHS Foundation Trustes_ES
dc.format.extent11 P.es_ES
dc.format.mimetypeapplication/pdfen_US
dc.language.isoenges_ES
dc.publisherElsevieres_ES
dc.rightsAtribución 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.subjectModelado computacional personalizadoes_ES
dc.subjectMétodo de elementos finitoses_ES
dc.subjectArquitectura de fibras auriculareses_ES
dc.subjectElectrofisiología auriculares_ES
dc.subjectPersonalized computational modelinges_ES
dc.subjectFinite element methodes_ES
dc.subjectAtrial fiber architecturees_ES
dc.subjectAtrial electrophysiologes_ES
dc.titlePersonalized computational modeling of left atrial geometry and transmural myofiber architecturees_ES
dc.typearticlees_ES
dc.description.versionpeerReviewedes_ES
europeana.typeTEXTen_US
dc.rights.accessRightsopenAccesses_ES
dc.subject.unesco1203.04 Inteligencia Artificiales_ES
dc.subject.unesco3205 Medicina Internaes_ES
europeana.dataProviderUniversidad de Extremadura. Españaes_ES
dc.identifier.bibliographicCitationFastl, T. E.; Tobón Gómez, C.; Crozier, A.; Whitaker, J.; Rajani, R.; McCarthy, K. P.; Sánchez Quintana, D. [et al.] (2018). Personalized computational modeling of left atrial geometry and transmural myofiber architecture. Medical image analysis, 47, 180-190. ISSN 1361-8415. DOI: 10.1016/j.media.2018.04.001es_ES
dc.type.versionpublishedVersiones_ES
dc.contributor.affiliationKing’s College London. UKes_ES
dc.contributor.affiliationUniversidad de Extremadura. Departamento de Anatomía, Biología Celular y Zoologíaes_ES
dc.contributor.affiliationMedical University of Innsbruck. Austria
dc.relation.publisherversionhttps://doi.org/10.1016/j.media.2018.04.001es_ES
dc.relation.publisherversionhttps://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1361841518301531es_ES
dc.identifier.doi10.1016/j.media.2018.04.001
dc.identifier.publicationtitleMedical image analysises_ES
dc.identifier.publicationfirstpage180es_ES
dc.identifier.publicationlastpage190es_ES
dc.identifier.publicationvolume47es_ES
dc.identifier.e-issn1361-8423
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