Generation and Uncertainty Quantification of Patient-specific Purkinje Network Models

Abstract

As redes de Purkinje são uma parte fundamental do sistema de condução cardíaco e são conhecidas por iniciar uma variedade de arritmias. No entanto, a modelagem específica das redes de Purkinje de um paciente permanece desafiadora devido à alta complexidade morfológica e à falta de técnicas de imagem não invasivas para identificar estas estruturas. Esta tese tem como objetivo apresentar um novo método baseado em princípios de otimização para a geração de redes de Purkinje que combinam precisão geométrica e elétrica no tamanho do ramo, ângulos de bifurcação e ativação das Junções-Músculo-Purkinje. Os resultados demonstram que o novo método é capaz de gerar redes de Purkinje específicas de paciente com métricas morfológicas controladas e tempos de ativação especificados nas Junções-Músculo-Purkinje.