Identificação de mecanismos e padrões arritmicos de fibrilação atrial persistente em sistemas de mapeamento eletrocardiográfico de superfície

• Processo: 17/19775-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2018
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2020
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Biomédica - Bioengenharia
• Acordo de Cooperação: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
• Pesquisador responsável: João Loures Salinet Júnior
• Beneficiário: Victor Gonçalves Marques
• Instituição Sede: Centro de Engenharia, Modelagem e Ciências Sociais Aplicadas (CECS). Universidade Federal do ABC (UFABC). Ministério da Educação (Brasil). Santo André , SP, Brasil
• Assunto(s): Fibrilação atrial Processamento de sinais Mecanismos Reconhecimento de padrões
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Fibrilação atrial | Mapeamento de potenciais de superfície | mecanismos | Processamento de Sinais | Reconhecimento de Padrões | Processamento de sinais

Resumo

A fibrilação atrial (FA) é a arritmia cardíaca de maior incidência no mundo. Seus mecanismos de início e manutenção ainda são controversos, havendo aumento de complexidade quando esta persiste por longos períodos (fibrilação atrial persistente, persAF), apresentando o tratamento destes pacientes taxas subótimas de sucesso. Sistemas não invasivos de mapeamento eletrocardiográfico de superfície (Body Surface Potential Mapping, BSPM) têm sido utilizados para guiar o tratamento personalizado da FA. A aplicação de técnicas de diagnóstico assistido por computador em BSPM, através de aprendizado de máquina, é promissora, dada a complexidade de interpretação de seus mapas. Este projeto objetiva utilizar tais técnicas para a identificação de mecanismos e padrões arrítmicos de persAF em sinais e mapas de BSPM de forma a favorecer a conduta personalizada de estratégias de tratamento desta arritmia. Serão utilizados modelos computacionais do coração representando o comportamento eletrofisiológico da FA, cujos sinais passarão por etapas de preprocessamento, geração de mapas de BSPM, extração e seleção de atributos representativos da FA para compactação de informação e classificação com métodos lineares e não lineares, supervisionados ou não. A performance da classificação será avaliada e os atributos serão estudados sob perspectiva clínica, com base em revisão de literatura, associando-os com a fisiopatologia da FA. A análise será ao fim expandida para situações reais, com uso de sinais de pacientes, onde pode contribuir no melhoramento dos tratamentos personalizados e na qualidade de vida destes. (AU)

Publicações científicas

(4)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

GONCALVES MARQUES, VICTOR; RODRIGO, MIGUEL; DE LA SALUD GUILLEM, MARIA; SALINET, JOAO. Characterization of atrial arrhythmias in body surface potential mapping: A computational study. COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE, v. 127, DEC 2020. (17/19775-3)

MARQUES, VICTOR G.; RODRIGO, MIGUEL; GUILLEM, MARIA S.; SALINET, JOAO; IEEE. Classification and Location of Atrial Arrhythmic Mechanisms With Body Surface Potential Mapping. 2020 COMPUTING IN CARDIOLOGY, v. N/A, p. 4-pg., 2020-01-01. (17/19775-3)

MARQUES, V. G.; RODRIGO, M.; GUILLEM, M. S.; SALINET, J.. A robust wavelet-based approach for dominant frequency analysis of atrial fibrillation in body surface signals. Physiological Measurement, v. 41, n. 7, JUL 2020. (17/19775-3)

MARQUES, VICTOR G; RODRIGO, MIGUEL; GUILLEM, MARIA S.; SALINET, JOAO; IEEE. A Wavelet-Based Method for Non-Invasive Dominant Frequency Detection in Atrial Fibrillation. 2020 COMPUTING IN CARDIOLOGY, v. N/A, p. 4-pg., 2020-01-01. (17/19775-3)