Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

MultimoDal tEnsor fuSion and Completion foR patient-taIlored catheter aBlation of persistEnt atrial fibrillation

Opis projektu

Arytmia serca: modele obliczeniowe z myślą o spersonalizowanym leczeniu

Migotanie przedsionków (ang. atrial fibrillation, AF) jest najczęściej występującym zaburzeniem rytmu serca i główną przyczyną udaru mózgu. Konwencjonalne leczenie obejmuje ablację – tworzenie małych blizn w sercu w celu zablokowania wadliwych sygnałów elektrycznych. Identyfikacja obszarów docelowych w sercu pozostaje jednak subiektywna, a zastosowanie ablacji zależy od oceny lekarza. Badacze z projektu DESCRIBE, realizowanego przy wsparciu działań „Maria Skłodowska-Curie”, mają na celu opracowanie podejścia obliczeniowego do automatycznej identyfikacji najlepszych obszarów docelowych ablacji u każdego pacjenta. W ramach proponowanego podejścia połączą oni i przeanalizują dane kardiologiczne, również te niepełne. Wyniki projektu DESCRIBE pomogą zwiększyć dokładność diagnostyczną i poprawić skuteczność leczenia pacjentów.

Cel

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.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

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

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) HORIZON-MSCA-2023-PF-01

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE CNRS
Wkład UE netto
€ 105 877,44
Koszt całkowity
Brak danych