Tomography· 2026Q2· Derleme
Atriyal Fibrilasyonun Multimodal Karakterizasyonu: Hastaya Özgü Anatomiden Standart Atriyal Haritalamaya
Multimodal Characterization of Atrial Fibrillation: From Patient-Specific Anatomy and Electrophysiology to Standardized Atrial Mapping
- 0atıf
- Q2SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Yeni bir çerçeve, kişiselleştirilmiş AF yönetimi için standart atriyal modeller oluşturmak üzere derin öğrenme ve multimodal haritalama kullanarak hastaya özgü anatomiyi ve elektrofizyoloji verilerini entegre eder.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Hastaya özgü anatomik modellemeyi (derin öğrenme ve görüntüleme kullanarak) çok ölçekli elektrofizyolojik profilleme (EKG, BSPM, ECGI, EAM, giyilebilir cihazlar) ile entegre eder.
- Heterojen veri kümeleri arasında tekrarlanabilir veri entegrasyonu için standartlaştırılmış koordinat sistemleri ve multimodal kayıt kullanır.
- AF anlayışını ve yönetimini ilerletmek için hasta-spesifik hesaplamalı modelleri parametrelendirmek üzere entegre verileri kullanır.
- Görüntüleme değişkenliği, yeniden yapılandırma gürültüsü, kayıt belirsizliği ve çok merkezli doğrulama eksikliği gibi sınırlamaları belirler.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
This narrative review synthesizes a comprehensive multimodal characterization framework for atrial fibrillation (AF), tracing its progression from patient-specific anatomical reconstruction to electrophysiological phenotyping and standardized spatial mapping. The literature was identified through searches of PubMed, Web of Science, and Google Scholar, covering publications from January 2010 to June 2026, with additional studies identified from relevant references. Anatomical characterization leverages clinical imaging modalities alongside advanced deep learning models to execute precise whole-chamber, subregional, and tissue-level modeling. Electrophysiological profiling spans multi-scale modalities, including 12-lead electrocardiography (ECG), body surface potential mapping (BSPM), electrocardiographic imaging (ECGI), and electroanatomical mapping (EAM), complemented by wearable sensors for longitudinal rhythm surveillance. To bridge heterogeneous datasets across subjects and modalities, standardized coordinate systems and multimodal registration enable reproducible data integration. These integrated data parameterize patient-specific computational models to advance mechanistic insight, risk stratification, and personalized AF management. However, broad clinical translation remains constrained by imaging variability, reconstruction noise, registration uncertainty, and limited prospective multicenter validation. Future progress hinges on moving beyond technical accuracy toward prospective trials evaluating algorithm-guided clinical utility.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Tomography, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Kardiyoloji ve Kardiyovasküler Tıp
Cardiology and Cardiovascular MedicineMedicine