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2010 | OriginalPaper | Buchkapitel

Non-invasive Activation Times Estimation Using 3D Echocardiography

verfasst von : Adityo Prakosa, Maxime Sermesant, Hervé Delingette, Eric Saloux, Pascal Allain, Pascal Cathier, Patrick Etyngier, Nicolas Villain, Nicholas Ayache

Erschienen in: Statistical Atlases and Computational Models of the Heart

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Despite advances in both medical image analysis and intracardiac electrophysiological mapping technology, the understanding of cardiac mechano-electrical coupling is still incomplete. This knowledge is of high interest since it would help estimating the cardiac electrophysiology function from the analysis of widely available cardiac images, such as 3D echocardiography. This is important, for example, in the evaluation of the cardiac resynchronization therapy (CRT) where the placement and tuning of the pacemaker leads plays a crucial role in the outcome of the therapy. This paper proposes a method to estimate activation times of myocardium using a cardiac electromechanical model. We use Kernel Ridge Regression to find the relationship between the kinematic descriptors (strain and displacement) and the contraction force caused by the action potential propagation. This regression model is then applied to two 3D echocardiographic sequences from a patient, one in sinus rhythm and the other one with left ventricle pacing, for which strains and displacements have been estimated using incompressible diffeomorphic demons for non-rigid registration.

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Metadaten
Titel
Non-invasive Activation Times Estimation Using 3D Echocardiography
verfasst von
Adityo Prakosa
Maxime Sermesant
Hervé Delingette
Eric Saloux
Pascal Allain
Pascal Cathier
Patrick Etyngier
Nicolas Villain
Nicholas Ayache
Copyright-Jahr
2010
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-15835-3_22

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