Modèles électrophysiologiques personnalisés de tachycardie ventriculaire pour la planification de la thérapie par ablation radio-fréquence

par Jatin Relan

Thèse de doctorat en Informatique temps réel, robotique et automatique

Sous la direction de Nicholas Ayache.

Le président du jury était Reza Razavi.

Le jury était composé de Nicholas Ayache, Pierre Jaïs, Hervé Delingette, Maxime Sermesant, Alexander Panfilov.

Les rapporteurs étaient Olaf Dössel, Yves Coudiere.


  • Résumé

    La modélisation de l’électrophysiologie in silico a été un sujet de recherche important ces dernières décennies. Afin de pouvoir utiliser ces progrès importants dans les applications cliniques, il faut mettre en place des modèles macroscopiques qui peuvent être utilisés pour la planification et le guidage des procédures cliniques.L’objectif de cette thèse est de construire de tels modèles macroscopiques spécifiques à chaque patient pour le diagnostic et la prévision, dans le but d’améliorer la planification et le guidage de l’ablation par radio-fréquence (ARF) des patients souffrant de tachycardie ventriculaire (TV) après infarctus. Dans ce travail, nous avons proposé un cadre pour la personnalisation d’un modèle cardiaque 3D, le modèle de Mitchell-Schaeffer (MS), et nous avons évalué sa puissance prédictive dans plusieurs configurations de stimulation. Ceci a été réalisé sur des données ex vivo de cœurs porcins à l’aide d’images médicales et de données cartographiques optiques de l’épicarde. Ce cadre a ensuite été appliqué à un ensemble de données cliniques provenant d’imagerie hybride XMR et d’une procédure de cartographie électrophysiologique sur un patient souffrant d’insuffisance cardiaque.Ensuite, le modèle 3D MS a également été adapté pour simuler le comportement macroscopique structural de la fibrose près des cicatrices. La simulation d’une étude in silico de stimulation de TV en utilisant le modèle adapté personnalisé MS a été réalisée pour quantifier le risque de TV en termes de cartes d’inductibilité, de réentrées des modèles et de cartes de points de sortie. Une approche de modélisation pour l’ablation par RF fondée sur l’état de l’art a été proposée. Enfin, l’étude in silico de stimulation de TV a été appliquée aux données in vivo personnalisées des patients, qui ont suivi ce protocole. Ceci a permis une validation de la prévision in silico de TV post-infarctus par comparaison avec la TV clinique induite. Ler ôle de l’hétérogénéité spatiale des propriétés des tissus cardiaques estimés dans la genèse de TV ischémique a été évalué, ainsi que les caractéristiques des points de sortie, qui sont les candidats potentiels à l’ablation par RF.

  • Titre traduit

    Personalised Electrophysiological Models of Ventricular Tachycardia for Radio Frequency Ablation Therapy Planning


  • Résumé

    Modelling cardiac electrophysiology for arrhythmias in silico has been an important research topic for the last decades. In order to translate this important progress into clinical applications, there is a requirement to make macroscopic models that can be used for the planning and guidance of clinical procedures. The objective of this thesis was to construct such macroscopic EP models specifict o each patient for study and prediction, in order to improve the planning and guidance of radio frequency ablation (RFA) the rapieson patients suffering from post infarction Ventricular Tachycardia (VT). In this work, we proposed a framework for the personalisation of a 3D cardiac EP model, the Mitchell-Schaeffer (MS) model, an devaluated its volumetric predictive power under various pacing scenarios.This was performed on ex vivo large porcine healthy heart susing Diffusion Tensor MRI (DT-MRI) and dense optical mapping data of the epicardium. This framework was then also applied to a clinical dataset derived from a hybrid XMR imaging and sparse electroanatomical mapping on a patient with heart failure. Next, the 3DMS model was also adapted to simulate the macroscopic structural behaviour of fibrosis near the scars. The simulation of an in silico VT stimulation study using the personalised adapted MS model was then performed, to quantify VT risk in terms of inducibility maps, re-entry patterns and exit point maps. A rule-based modelling approach for RF ablation lesions based on state of the art studies was proposed. Lastly, the in silico VT stimulation study was applied to in vivo personalised data of patients who underwent a clinical VT stimulation study. A validation of the in silico post-infarct VT prediction was performed against the clinically induced VT. Therole of spatial heterogeneity of the estimated patient’s cardiac tissue properties in the genesis of ischemic VT was learnt, along with their characteristics for entry/exit points, which are the potential candidates for RF ablation.


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