Generation and Uncertainty Quantification of Patient-specific Purkinje Network Models

  • Lucas A. Berg UFJF
  • Rafael A. B. Queiroz UFJF
  • Elizabeth M. Cherry Georgia Institute of Technology
  • Rodrigo W. dos Santos UFJF

Resumo


As redes de Purkinje são uma parte fundamental do sistema de condução cardíaco e são conhecidas por iniciar uma variedade de arritmias. No entanto, a modelagem específica das redes de Purkinje de um paciente permanece desafiadora devido à alta complexidade morfológica e à falta de técnicas de imagem não invasivas para identificar estas estruturas. Esta tese tem como objetivo apresentar um novo método baseado em princípios de otimização para a geração de redes de Purkinje que combinam precisão geométrica e elétrica no tamanho do ramo, ângulos de bifurcação e ativação das Junções-Músculo-Purkinje. Os resultados demonstram que o novo método é capaz de gerar redes de Purkinje específicas de paciente com métricas morfológicas controladas e tempos de ativação especificados nas Junções-Músculo-Purkinje.

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Publicado
27/06/2023
BERG, Lucas A.; QUEIROZ, Rafael A. B.; CHERRY, Elizabeth M.; SANTOS, Rodrigo W. dos. Generation and Uncertainty Quantification of Patient-specific Purkinje Network Models. In: PRÊMIO ARTUR ZIVIANI - CONCURSO DE TESES E DISSERTAÇÕES (DOUTORADO) - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 23. , 2023, São Paulo/SP. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023 . p. 150-155. ISSN 2763-8987. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2023.230150.