Optimización Multi-escala Espacialmente Adaptativa para la Estimación de Parámetros Locales en Electrofisiología Cardíaca

Para obtener un modelo electrofisiológico (EP) cardíaco específico para cada paciente, es importante estimar las propiedades del tejido distribuido 3-D del miocardio. Idealmente, la propiedad del tejido debería estimarse con la resolución de la malla cardíaca. Sin embargo, dicha estimación de alta dimensión enfrenta importantes desafíos en términos de identificabilidad y computación. La mayoría de los trabajos existentes reducen esta dimensión al particionar la malla cardíaca en un conjunto predefinido de segmentos. Las soluciones resultantes de baja resolución tienen una capacidad limitada para representar las propiedades heterogéneas del tejido subyacente de tamaños, ubicaciones y distribuciones variables. En este artículo, presentamos un marco novedoso que, superando un enfoque uniforme de baja resolución, es capaz de obtener una estimación de mayor resolución de las propiedades del tejido representadas por una resolución espacialmente no uniforme. Esto se logra mediante dos elementos centrales: 1) una optimización de coarse a fine multi-escala que facilita la optimización de mayor resolución utilizando la solución de menor resolución, y 2) un criterio de decisión espacialmente adaptativo que mantiene una resolución más baja en regiones de tejido homogéneo y permite una mayor resolución en regiones de tejido heterogéneo. El marco presentado se evalúa en la estimación de las propiedades de excitabilidad local del tejido de un modelo EP cardíaco en experimentos con datos sintéticos y reales. Su rendimiento se compara con la optimización utilizando segmentos predefinidos. Los resultados demuestran la viabilidad del marco presentado para estimar parámetros locales y revelar propiedades heterogéneas del tejido a una mayor resolución sin usar un alto número de incógnitas.