Algoritmo de análisis de grafos para identificar regiones proarrítmicas auriculares mediante análisis anatómico

• R. Gómez López ^[1] ; G.S. Romitti ^[1] ; M. Termenón-Rivas ^[1] ; J. Barrios-Álvarez de Arcaya ^[1] ; A. Liberos ^[1] ; M. Rodrigo ^[1]
  1. [1] Universitat de València

     Universitat de València

     Valencia, España

     
• Localización: CASEIB 2024. Libro de Actas del XLII Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica, 2024, ISBN 978-84-09-67332-2, págs. 537-540
• Idioma: español
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• Resumen

  • Las arritmias auriculares son una disfunción cardíaca cada vez más frecuente, con consecuencias significativas para la salud. Un diagnóstico detallado que identifique las zonas del tejido responsables de estas arritmias es crucial para orientar terapias como la ablación. En este contexto, se ha desarrollado un algoritmo para la detección de zonas proarrítmicas mediante un análisis anatómico del tejido auricular. El algoritmo utiliza grafos para modelar la electrofisiología de la aurícula, lo que permite identificar regiones con potenciales reentradas, tanto anatómicas como funcionales. Se ha validado este algoritmo utilizando diferentes mallas de un atlas auricular, considerando parámetros como la velocidad de conducción, la dirección de las fibras y la anisotropía. El algoritmo ha demostrado eficacia en la detección de reentradas en el atlas, tanto anatómicas como funcionales. Una vez identificadas, se evaluó la peligrosidad de estas reentradas a través del tiempo de ciclo correspondiente. Además, se realizaron estudios adicionales para analizar cómo diversos factores electrofisiológicos, como la reducción de la velocidad de conducción o el tipo de tejido, pueden influir en la generación de posibles reentradas. Estos estudios han permitido identificar las zonas del tejido cardíaco más sensibles a cambios, así como aquellas más propensas a generar arritmias. Este trabajo abre la puerta al estudio anatómico del sustrato auricular y a la identificación de potenciales regiones proarrítmicas, facilitando la personalización del tratamiento.