Catheter ablation of persistent atrial fibrillation guided by electrograms spatiotemporal dispersion : automatic identification using machine learning approaches - TEL - Thèses en ligne Access content directly
Theses Year : 2021

Catheter ablation of persistent atrial fibrillation guided by electrograms spatiotemporal dispersion : automatic identification using machine learning approaches

Ablation par catheter de fibrillation atriale persistante guidée par dispersion spatiotemporelle d’électrogrammes : Identification automatique basée sur l’apprentissage statistique

Abstract

Catheter ablation is increasingly used to treat atrial fibrillation (AF), the most common sustained cardiac arrhythmia encountered in clinical practice. A recent patient-tailored AF ablation therapy, giving 95% of procedural success rate, is based on the use of a multipolar mapping catheter called PentaRay. It targets areas of spatiotemporal dispersion (STD) in the atria as potential AF drivers. STD stands for a delay of the cardiac activation observed in intracardiac electrograms (EGMs) across contiguous leads.In practice, interventional cardiologists localize STD sites visually using the PentaRay multipolar mapping catheter. This thesis aims to automatically characterize and identify ablation sites in STD-based ablation of persistent AF using machine learning (ML) including deep learning (DL) techniques. In the first part, EGM recordings are classified into STD vs. non-STD groups. However, highly imbalanced dataset ratio hampers the classification performance. We tackle this issue by using adapted data augmentation techniques that help achieve good classification. The overall performance is high with values of accuracy and AUC around 90%. First, two approaches are benchmarked, feature engineering and automatic feature extraction from a time series, called maximal voltage absolute values at any of the bipoles (VAVp). Statistical features are extracted and fed to ML classifiers but no important dissimilarity is obtained between STD and non-STD categories. Results show that the supervised classification of raw VAVp time series itself into the same categories is promising with values of accuracy, AUC, sensi-tivity and specificity around 90%. Second, the classification of raw multichannel EGM recordings is performed. Shallow convolutional arithmetic circuits are investigated for their promising theoretical interest but experimental results on synthetic data are unsuccessful. Then, we move forward to more conventional supervised ML tools. We design a selection of data representations adapted to different ML and DL models, and benchmark their performance in terms of classification and computational cost. Transfer learning is also assessed. The best performance is achieved with a convolutional neural network (CNN) model for classifying raw EGM matrices. The average performance over cross-validation reaches 94% of accuracy and AUC added to an F1-score of 60%. In the second part, EGM recordings acquired during mapping are labeled ablated vs. non-ablated according to their proximity to the ablation sites then classified into the same categories. STD labels, previously defined by interventional cardiologists at the ablation procedure, are also aggregated as a prior probability in the classification task.Classification results on the test set show that a shallow CNN gives the best performance with an F1-score of 76%. Aggregating STD label does not help improve the model’s performance. Overall, this work is among the first attempts at the application of statistical analysis and ML tools to automatically identify successful ablation areas in STD-based ablation. By providing interventional cardiologists with a real-time objective measure of STD, the proposed solution offers the potential to improve the efficiency and effectiveness of this fully patient-tailored catheter ablation approach for treating persistent AF.
La fibrillation atriale (FA) est l’arythmie cardiaque soutenue la plus fréquemment rencontrée dans la pratique clinique. Pour la traiter, l’ablation par cathéter de zones cardiaques jugées responsables de soutenir l’arythmie est devenue la thérapie la plus utilisée. Un nouveau protocole d’ablation se base sur l’identification des zones atriales où les électrogrammes (EGM) enregistrés à l’aide d’un cathéter à électrodes multiples, appelé PentaRay, manifestent des décalages spatiotemporels significatifs sur plusieurs voies adjacentes. Ce phénomène est appelé dispersion spatio-temporelle (DST). L’intervention devient ainsi plus adaptée aux spécificités de chaque patient et elle atteint un taux de succès procédural de 95%. Cependant, à l’heure actuelle les zones de DST sont identifiées de manière visuelle par le spécialiste pratiquant l’ablation. Cette thèse vise à identifier automatiquement les sites potentiels d’ablation basée sur la DST à l’aide de techniques d’apprentissage statistique et notamment d’apprentissage profond adaptées. Dans la première partie, les enregistrements EGM sont classés par catégorie en DST vs. non-DST. Cependant, le rapport très déséquilibré entre les données issues des deux classes dégrade les résultats de classification. Nous abordons ce problème en utilisant des techniques d’augmentation de données adaptées à la problématique médicale et qui permettent d’obtenir de bons taux de classification. La performance globale s’élève ainsi atteignant des valeurs de précision et d’aire sous la courbe ROC autour de 90%. Deux approches sont ensuite comparées, l’ingénierie des caractéristiques et l’extraction automatique de ces caractéristiques par apprentissage statistique à partir d’une série temporelle, appelée valeur absolue de tension maximale aux branches du PentRay (VAVp). Les résultats montrent que la classification supervisée de VAVp est prometteuse avec des valeurs de précision, sensibilité et spécificité autour de 90%. Ensuite, la classification des enregistrements EGM bruts est effectuée à l’aide de plusieurs outils d’apprentissage statistique. Une première approche consiste à étudier les circuits arithmétiques à convolution pour leur intérêt théorique prometteur, mais les expériences sur des données synthétiques sont infructueuses. Enfin, nous investiguons des outils d’apprentissage supervisé plus conventionnels comme les réseaux de neurones convolutifs (RNC). Nous concevons une sélection de représentation des données adaptées à différents algorithmes de classification. Ces modèles sont ensuite évalués en termes de performance et coût de calcul. L’apprentissage profond par transfert est aussi étudié. La meilleure performance est obtenue avec un RNC peu profond pour la classification des matrices EGM brutes, atteignant 94% de précision et d’aire sous la courbe ROC en plus d’un score F1 de 60%. Dans la deuxième partie, les enregistrements EGM acquis pendant la cartographie sont étiquetés ablatés vs. non-ablatés en fonction de leur proximité par rapport aux sites d’ablation, puis classés dans les mêmes catégories. Les annotations de dispersion sont aussi prises en compte comme une probabilité à priori dans la classification. La meilleure performance représente un score F1 de 76%. L’agrégation de l’étiquette DST ne permet pas d’améliorer les performances du modèle. Globalement, ce travail fait partie des premières tentatives d’application de l’analyse statistique et d’outils d’apprentissage pour l’identification automatique et réussie des zones d’ablation en se basant sur la DST. En fournissant aux cardiologues interventionnels un outil intelligent, objectif et déployé en temps réel qui permet la caractérisation de la dispersion spatiotemporelle, notre solution permet d’améliorer potentiellement l’efficacité de la thérapie personnalisée d’ablation par cathéter de la FA persistante.
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Dates and versions

tel-03336517 , version 1 (07-09-2021)

Identifiers

  • HAL Id : tel-03336517 , version 1

Cite

Amina Ghrissi Abdelkader. Catheter ablation of persistent atrial fibrillation guided by electrograms spatiotemporal dispersion : automatic identification using machine learning approaches. Automatic. Université Côte d'Azur, 2021. English. ⟨NNT : 2021COAZ4026⟩. ⟨tel-03336517⟩
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