Способ прогнозирования эффективности сердечной ресинхронизирующей терапии с использованием оптимизации расположения стимулирующих электродов
сердечная ресинхронизирующая терапия; Машинное обучение; Кардиологическое моделирование; электрофизиология; Гибридный подход; Прогноз; Сердечная недостаточность
Изобретение относится к медицине, а именно к способу прогнозирования эффективности сердечной ресинхронизирующей терапии у больных с хронической сердечной недостаточностью. При этом претенденту на ресинхронизирующую терапию выполняют медицинское обследование, из которого берут данные ИМТ, ФВ_ЛЖ, КДР_ЛЖ. По сегментированным изображениям КТ и МРТ строят цифровую геометрическую модель туловища, легких и сердца в форме конечно-элементной сетки желудочков сердца. Задают в геометрической модели ход миокардиальных волокон. Размечают непроводящие участки постинфарктных рубцов и участки фиброза со сниженной проводимостью. Моделируют комбинации размещения электродов на поверхности ЛЖ. На основе геометрической модели проводят первый расчет персонифицированной электрофизиологической модели возбуждения желудочков сердца в режиме имитации естественного ритма при блокаде левой ножки пучка Гиса, а также в режиме бивентрикулярной стимуляции. Полученные характеристики подставляют в ML-классификатор. Рассчитывают первый набор значений ML-балла на поверхности ЛЖ. Строят регрессионную модель, предсказывающую второй набор значений ML-балла для скорректированного алгоритмом второго набора комбинаций размещения электродов на поверхности ЛЖ. С помощью байесовской оптимизации производят выбор точки стимуляции на поверхности ЛЖ, где ML-балл имеет максимальное значение. Для этой точки производят расчет характеристик ML-классификатора. Переобучают регрессионную модель по крайней мере два раза до достижения показателей алгоритма, при которых две последние итерации предсказали одну и ту же точку, для которой фиксируют значение ML-балла. При значении ML-балла больше или равном 0,5 прогнозируют, что претендент на ресинхронизирующую терапию будет респондером. При значении ML-балла меньше 0,5 прогнозируют, что претендент на ресинхронизирующую терапию будет нереспондером. Обеспечивается прогнозирование эффективности, целесообразности и оправданности проведения СРТ с использованием оптимизации расположения стимулирующих электродов, что снижает количество пациентов без эффекта от СРТ. 4 ил., 3 пр.
Научные организации и клиники кардиологического профиля
76.29.30
Кардиология и ангиология
Роман
Рокеах
Олегович
"Отсутствует"
"Отсутствует"
"AAD-5418-2022"
"57221014416"
"5549-9083"
"0000-0002-8423-6023"
РОССИЯ
Татьяна
Чумарная
Владиславовна
"Кандидат биологических наук"
"Отсутствует"
"V-2194-2018"
"36105839400"
"168960"
"https://orcid.org/0000-0002-7965-2364"
"0000-0002-7965-2364"
РОССИЯ
Ольга
Соловьёва
Эдуардовна
"Доктор физико-математических наук"
"Профессор"
"T-8232-2017"
"57208265819"
"83096"
"https://orcid.org/0000-0003-4423-8734"
РОССИЯ
РНФ
Российский научный фонд
1137799022261
Организация
Организации, учрежденные юридическими лицами или гражданами, или юридическими лицами и гражданами совместно
Фонды
ИИФ УРО РАН
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ НАУКИ ИНСТИТУТ ИММУНОЛОГИИ И ФИЗИОЛОГИИ УРАЛЬСКОГО ОТДЕЛЕНИЯ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК
1036603517994
ОЛЬГА
СОЛОВЬЁВА
ЭДУАРДОВНА
Организация
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральные государственные бюджетные учреждения