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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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MultimoDal tEnsor fuSion and Completion foR patient-taIlored catheter aBlation of persistEnt atrial fibrillation

Descripción del proyecto

Arritmia cardíaca: modelos computacionales para lograr un tratamiento personalizado

La fibrilación auricular es la arritmia cardiaca más frecuente y una de las principales causas de ictus. El tratamiento convencional consiste en la ablación, es decir, la creación de pequeñas cicatrices en el corazón para bloquear las señales eléctricas defectuosas. Sin embargo, la identificación de las zonas diana dentro del corazón sigue siendo subjetiva y la aplicación de la ablación depende del criterio del profesional. Con el apoyo de las acciones Marie Skłodowska-Curie, el proyecto DESCRIBE pretende desarrollar un método computacional para identificar automáticamente las mejores dianas de ablación para cada paciente. El planteamiento propuesto combinará y analizará los datos cardíacos, incluso cuando falte alguna información. Asimismo, el método de DESCRIBE aumentará la precisión diagnóstica y mejorará el éxito del tratamiento para los pacientes.

Objetivo

Tensor analysis plays a central role in signal processing and machine learning for the representation, analysis, fusion, and classification of data. Responsible for up to 25% of brain strokes, atrial fibrillation (AF) is the most prevalent sustained cardiac arrhythmia and remains the last great frontier of cardiac electrophysiology. Catheter ablation is the most attractive therapeutic option for persistent AF, although the identification of suitable target areas is strongly dependent on practitioners subjectivity. Multi-electrode catheters are increasingly used in ablation as they facilitate the electroanatomical mapping of the atria, but often deliver incomplete data due to lack of contact with the atrial wall. This project aims to improve the personalized characterization and management of AF by proposing novel tensor-based methods for multimodal data fusion in a possibly missing information scenario. New coupled tensor models will be introduced for effectively coupling multimodal information and robust optimization algorithms will be developed for retrieving unknown/unavailable information. It is expected that the optimal exploitation of invasive (intracardiac EGM) and noninvasive (surface ECG) records will allow the automatic identification of the best targets for successful ablation. Encouraging preliminary results have been obtained with the block-term decomposition (BTD) to handle multiple time segments of the ECG for the blind separation of the atrial activity signal. The contribution of EGM into the ECG will be identified by analyzing the common factors obtained by the proposed coupled tensor decompositions. Extensions of coupled BTD to multimodal, possibly missing data will also be proposed. Expected impacts lie in original tensor models and algorithms for data fusion and tensor completion, leading to novel descriptors of AF that can significantly advance the understanding of this prevalent cardiac condition and derive patient-tailored ablation protocols.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

Palabras clave

Programa(s)

Tema(s)

Régimen de financiación

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Convocatoria de propuestas

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-MSCA-2023-PF-01

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Coordinador

CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE CNRS
Aportación neta de la UEn
€ 105 877,44
Coste total
Sin datos