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Thèse Année : 2024

Numerical methods for solving clinical problems in cardiac electrophysiology

Méthodes numériques pour la résolution de problèmes cliniques en électrophysiologie cardiaque

Résumé

Cardiovascular disease is the world’s leading cause of death. They represent a group of conditions that affect the heart and blood vessels, including coronary heart disease, heart failure, arrhythmias and valvular disease, among others. Ectopic arrhythmias, such as premature ventricular contractions (PVCs), involve abnormal electrical impulses that disrupt the regular rhythm of the heart, leading to premature contractions. While occasional PVCs may be benign, frequent or complex occurrences can indicate underlying heart issues. Understanding and addressing cardiac arrhythmias are crucial for managing cardiovascular health and preventing more severe complications. Therefore, there’s a need for accurate diagnostic tools and targeted interventions, such as cardiac ablations, to address these conditions effectively. Our research is focused on the field of heart electrophysiology, where we employ multiscale mathematical models from ion channels via cells to tissues and organs. The prime objective is to leverage numerical methods in order to improve patient care in cardiac medicine, specifically for the non-invasive characterization of ectopic arrhythmias. For this purpose, we delved into the study of electrocardiographic imaging (ECGI), a well-established technique that has evolved over the years and shows significant potential to advance safe cardiac mapping. Despite its limitations, some of which we have also investigated, ECGI remains a valuable tool in our exploration of improved mapping methods. In our pursuit of more innovative and accurate solutions, we introduced a novel approach that shifts from the conventional ECGI methodology offering a more tailored and patientspecific workflow. This new method revolves around the use of personalized propagation models with a trade-off between good accuracy and computational efficiency making it feasible for the workflow to be integrated into a clinical time frame.
Les maladies cardiovasculaires représentent la principale cause de décès dans le monde. Elles englobent un ensemble de troubles affectant le coeur et les vaisseaux sanguins, notamment les maladies coronariennes, l’insuffisance cardiaque, les arythmies et les maladies valvulaires, entre autres. Les arythmies ectopiques, telles que les extrasystoles ventriculaires (ESV), impliquent des impulsions électriques anormales perturbant le rythme cardiaque régulier, entraînant des contractions prématurées. Bien que des ESV occasionnelles puissent être bénignes, des occurrences fréquentes ou complexes peuvent indiquer des problèmes cardiaques sous-jacents. Comprendre et traiter les arythmies cardiaques sont cruciaux pour gérer la santé cardiovasculaire et prévenir des complications plus graves. Ainsi, il est nécessaire d’assurer des interventions ciblées, comme les ablations cardiaques, pour traiter efficacement ces conditions. Notre recherche se concentre sur le domaine de l’électrophysiologie cardiaque, où nous utilisons des modèles mathématiques à plusieurs échelles, allant des canaux ioniques via les cellules, aux tissus et aux organes. L’objectif principal est d’utiliser les méthodes numériques pour améliorer les soins aux patients en médecine cardiaque, en se concentrant particulièrement sur la caractérisation non invasive des foyers ectopiques. Dans ce contexte, nous nous sommes penchés sur l’étude de l’imagerie électrocardiographique (ECGI), une technique bien établie qui a évolué au fil des ans et présente un potentiel significatif pour faire progresser la cartographie cardiaque. Malgré ses limitations, dont certaines que nous avons également investiguées, l’ECGI reste un outil précieux dans notre exploration de méthodes de cartographie améliorées. Dans notre quête de solutions plus innovantes, nous avons introduit une nouvelle approche comme alternative à l’ECGI conventionnelle, spécifique au patient. Cette méthode repose sur l’utilisation de modèles de propagation cardiaque personnalisés avec un compromis entre une modélisation fidèle et un temps de calcul réduit, rendant faisable l’applicabilité clinique.
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Origine Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-04635665 , version 1 (04-07-2024)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04635665 , version 1

Citer

Narimane Gassa. Numerical methods for solving clinical problems in cardiac electrophysiology. Mathematics [math]. Université de Bordeaux, 2024. English. ⟨NNT : 2024BORD0045⟩. ⟨tel-04635665⟩
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