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Computers in biology and medicine2018Nov01Vol.102issue()

位相特異点検出位相マップ補間:理論、利点、制限

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文献タイプ:
  • Journal Article
  • Research Support, Non-U.S. Gov't
概要
Abstract

背景:心臓の不整脈の間、リエントラント波は位相特異点(PS)と呼ばれる重要なポイントの周りを回転します。PS検出は、ダイナミクスの定量的説明とアブレーションの潜在的なターゲットの識別に関連しています。PS局在の精度を高めるために、相補間技術が提案されています。私たちの目的は、これらの方法の理論的根拠と比較分析を提供することです。 方法:マッピングシステムまたはカテーテルの多電極アレイを表すさまざまな電極構成が考慮されました:三角メッシュ、通常の平方グリッド、および円形アレイ。線形、スプライン、および逆四方の距離補間を使用して、位相の離散測定から連続マップを作成しました。PSとバックグラウンドノイズを備えた合成位相マップが生成されました。Monte-Carloシミュレーションは、PSの位置を推定し、ノイズ分散の関数として偽陰性および偽陽性率を計算するために何百万もの実現にわたって実行されました。 結果:線形補間は、補間なしの標準的な離散アプローチと正確に同等であることが示されています。スプライン補間は、ノイズの存在下でのより高い偽陽性率を犠牲にして、誤った負の速度が低かった。逆の二乗距離補間は、誤検知を減らし、ノイズに対してより堅牢でしたが、PSを検出できない可能性が高かった。位相補間は、PSの局在誤差を0.17間の電極距離に減少させました。誤差は、PSが電極の近くにあったときに最大でした。 結論:相補間方法は、偽陽性を減らすことと偽陰性を減らすこととの適切なトレードオフを見つけるための追加の柔軟性を提供します。

背景:心臓の不整脈の間、リエントラント波は位相特異点(PS)と呼ばれる重要なポイントの周りを回転します。PS検出は、ダイナミクスの定量的説明とアブレーションの潜在的なターゲットの識別に関連しています。PS局在の精度を高めるために、相補間技術が提案されています。私たちの目的は、これらの方法の理論的根拠と比較分析を提供することです。 方法:マッピングシステムまたはカテーテルの多電極アレイを表すさまざまな電極構成が考慮されました:三角メッシュ、通常の平方グリッド、および円形アレイ。線形、スプライン、および逆四方の距離補間を使用して、位相の離散測定から連続マップを作成しました。PSとバックグラウンドノイズを備えた合成位相マップが生成されました。Monte-Carloシミュレーションは、PSの位置を推定し、ノイズ分散の関数として偽陰性および偽陽性率を計算するために何百万もの実現にわたって実行されました。 結果:線形補間は、補間なしの標準的な離散アプローチと正確に同等であることが示されています。スプライン補間は、ノイズの存在下でのより高い偽陽性率を犠牲にして、誤った負の速度が低かった。逆の二乗距離補間は、誤検知を減らし、ノイズに対してより堅牢でしたが、PSを検出できない可能性が高かった。位相補間は、PSの局在誤差を0.17間の電極距離に減少させました。誤差は、PSが電極の近くにあったときに最大でした。 結論:相補間方法は、偽陽性を減らすことと偽陰性を減らすこととの適切なトレードオフを見つけるための追加の柔軟性を提供します。

BACKGROUND: During a cardiac arrhythmia, reentrant waves rotate around critical points called phase singularities (PS). PS detection is relevant to the quantitative description of the dynamics and to the identification of potential targets for ablation. Phase interpolation techniques have been proposed to increase the accuracy of PS localization. Our aim is to provide a theoretical basis and a comparative analysis of these methods. METHOD: Different electrode configurations representing mapping systems or catheter multi-electrode arrays were considered: triangular mesh, regular square grid and circular arrays. Linear, spline and inverse squared distance interpolation were used to create a continuous map from discrete measurements of phase. Synthetic phase maps with a PS and background noise were generated. Monte-Carlo simulations were run over millions of realizations to estimate PS locations and calculate the false negative and false positive rates as a function of noise variance. RESULTS: Linear interpolation is shown to be exactly equivalent to the standard discrete approach without interpolation. Spline interpolation had lower false negative rate at the expense of a higher false positive rate in the presence of noise. Inverse squared distance interpolation reduced false positives and was more robust to noise but was more likely to fail to detect a PS. Phase interpolation decreased PS localization error down to 0.17 interelectrode distance. The error was largest when the PS was near an electrode. CONCLUSION: Phase interpolation methods offer additional flexibility to find the adequate trade-off between reducing false positives and false negatives.

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