Trends in Active and Assisted Living – Open hardware architecture, Human Data Interpretation, intervention and assistance

医学 心室 缺血 人口 旋转(数学) 最大值和最小值 心脏病学 计算机科学 数学 人工智能 数学分析 环境卫生
作者
Marcin Grzegorzek,Arkadiusz Gertych,Georg Aumayr,Ewa Piętka
出处
期刊:Computers in Biology and Medicine [Elsevier]
卷期号:95: 234-235 被引量:3
标识
DOI:10.1016/j.compbiomed.2018.01.012
摘要

There is considerable interest in simulating ischaemia in the ventricle and its effect on the electrocardiogram, because a better understanding of the connection between the two may lead to improvements in diagnosis of myocardial ischaemia. In this work we studied subendocardial ischaemia, in a simplified half-ellipsoidal bidomain model of a ventricle, and its effect on ST segment epicardial potential distributions (EPDs). We found that the EPD changed as the ischaemic depth increased, from a single minimum (min1) over the ischaemic region to a maximum (max) there, with min1 over the border of the region. Lastly, a second minimum (min2) developed on the opposite side of the ischaemic region, in addition to min1 and max. We replicated these results in a realistic ventricular model and showed that the min1 only case could be found for ischaemic depths of up to around 35% of the ventricular wall. In addition, we systematically examined the sensitivity of EPD parameters, such as the potentials and positions of min1, max and min2, to various inputs to the half-ellipsoidal model, such as fibre rotation angle, ischaemic depth and conductivities. We found that the EPD parameters were not sensitive to the blood or transverse bidomain conductivities and were most sensitive to either ischaemic depth and/or fibre rotation angle. This allowed us to conclude that the asynchronous development of the two minima might provide a way of distinguishing between low and high thickness subendocardial ischaemia, and that this method may well be valid despite variability in the population.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
暖秋发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
1秒前
1秒前
原野小年完成签到,获得积分10
2秒前
稳重蜗牛完成签到,获得积分10
2秒前
帅气书白完成签到,获得积分10
3秒前
edtaa发布了新的文献求助10
3秒前
DamonChen发布了新的文献求助10
3秒前
无心的砖家完成签到,获得积分10
3秒前
落后十八发布了新的文献求助20
3秒前
sheep完成签到,获得积分10
3秒前
SciGPT应助雨雨雨采纳,获得10
4秒前
直率诗柳完成签到,获得积分10
4秒前
刚国忠完成签到,获得积分20
4秒前
屈昭阳完成签到,获得积分20
4秒前
Lawenced发布了新的文献求助10
5秒前
何文发布了新的文献求助10
6秒前
尤寄风发布了新的文献求助10
6秒前
悬夜发布了新的文献求助10
7秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
9秒前
Sunny完成签到 ,获得积分10
9秒前
10秒前
每天一篇文献的小王完成签到 ,获得积分10
10秒前
一十六完成签到,获得积分10
10秒前
aikeyan完成签到,获得积分10
10秒前
我是老大应助L山间葱采纳,获得10
11秒前
11秒前
波风水门pxf完成签到,获得积分10
11秒前
小俊完成签到,获得积分10
12秒前
悬夜完成签到,获得积分10
12秒前
13秒前
狗不理发布了新的文献求助10
13秒前
edtaa发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
lewis17发布了新的文献求助10
14秒前
sens发布了新的文献求助10
14秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Basic And Clinical Science Course 2025-2026 3000
Encyclopedia of Agriculture and Food Systems Third Edition 2000
人脑智能与人工智能 1000
花の香りの秘密―遺伝子情報から機能性まで 800
Principles of Plasma Discharges and Materials Processing, 3rd Edition 400
Pharmacology for Chemists: Drug Discovery in Context 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5608504
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4693127
关于积分的说明 14876947
捐赠科研通 4717761
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2544250
邀请新用户注册赠送积分活动 1509316
关于科研通互助平台的介绍 1472836