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Left atrial parameterisation and multi-modal data analysis: application to atrial fibrillation

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dc.contributor.author Núñez García, Marta
dc.contributor.other Camara, Oscar
dc.contributor.other Butakoff, Constantine
dc.contributor.other Universitat Pompeu Fabra. Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions
dc.date.accessioned 2019-06-18T01:23:18Z
dc.date.available 2019-06-18T01:23:18Z
dc.date.issued 2018-11-21
dc.identifier http://hdl.handle.net/10803/664138
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10230/36012
dc.description.abstract Many aspects related to the pathogenesis and progression of atrial fibrillation (AF) are still not fully understood. In this thesis we have contributed with (1) an automatic framework to segment the left atrium (LA) from late gadolinium enhancement magnetic resonance imaging (LGE-MRI) data, (2) a framework for obtaining a standardised two-dimensional representation of the left atrial cavity, and (3) a methodology to detect and measure the incompleteness of ablation lesions after pulmonary vein isolation (PVI). Finally, we applied our tools to real clinical datasets showing how our methods can be transferred and included into clinical research practice. We investigated the regional distribution of gaps in a cohort of AF patients who undergone radiofrequency PVI, the reproducibility of scar imaging with LGE-MRI, the intra- and inter-observer variability of manual LA segmentation tools, the preferential regional distribution of fibrosis in AF patients, and the relation between electroanatomical information and LGE-MRI data.
dc.description.abstract Muchos aspectos relacionados con la patogénesis y progresión de la fibrilación auricular (FA) son todavía desconocidos. En esta tesis, hemos propuesto (1) un método para segmentar la aurícula izquierda (AI) en datos de resonancia magnética con realce tardío por gadolinio (LGE-MRI), (2) un framework para obtener una representación bidimensional estandarizada de la aurícula izquierda, y (3) una técnica para detectar y medir la incompletitud (gaps) de las lesiones de ablación después del aislamiento de las venas pulmonares (PVI). Finalmente, hemos aplicado nuestras herramientas a datos clínicos reales mostrando cómo nuestros métodos pueden transferirse e incluirse en investigación clínica. Concretamente, hemos investigado la distribución regional de gaps en pacientes con FA, la reproducibilidad de detección de cicatriz con LGE-MRI, la variabilidad intra e inter-observador de las herramientas de segmentación manual de AI, la distribución regional de fibrosis en pacientes con FA, y la relación entre la información electroanatómica y LGE-MRI.
dc.format application/pdf
dc.format 127 p.
dc.language.iso eng
dc.publisher Universitat Pompeu Fabra
dc.rights L'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.source TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
dc.title Left atrial parameterisation and multi-modal data analysis: application to atrial fibrillation
dc.type info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.type info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.modified 2019-05-20T01:00:21Z
dc.subject.keyword Left atrial parameterisation
dc.subject.keyword Atrial fibrillation
dc.subject.keyword Conformal flattening
dc.subject.keyword Late gadolinium enhancement MRI
dc.subject.keyword Atrial ablation
dc.subject.keyword 62


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