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Identificação do substrato atrial em pacientes com fibrilação atrial crônica utilizando modelos estatísticos multivariados e múltiplos atributos de eletrogramas atriais.

Processo: 17/00319-8
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de julho de 2017
Vigência (Término): 31 de dezembro de 2019
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Biomédica - Engenharia Médica
Pesquisador responsável:Takashi Yoneyama
Beneficiário:Tiago Paggi de Almeida
Instituição-sede: Divisão de Engenharia Eletrônica (IEE). Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA). Ministério da Defesa (Brasil). São José dos Campos , SP, Brasil
Bolsa(s) vinculada(s):18/02251-4 - Estudo da dinâmica da fibrilação atrial crônica utilizando modelos computacionais e análise de quantificação de recorrência, BE.EP.PD

Resumo

A fibrilação atrial (FA) é a arritmia cardíaca sustentada mais comum na prática clínica e uma das principais causas de acidente vascular cerebral. Sabe-se que as veias pulmonares (VPs) participam no início e manutenção da FA, e o isolamento das VPs (IVPs) por ablação com cateteres via radiofrequencia é eficaz no tratamento de FA paroxística. Contudo, o tratamento ablativo da FA persistente continua um desafio devido à sua complexa fisiopatologia. Regiões atriais com eletrogramas fracionados (complex fractionated atrial electrograms, CFAEs) foram introduzidas como possíveis alvos para ablação em FA persistente. Porém, resultados ablativos inconsistentes culminaram em um intenso debate em relação à validade da ablação guiada por CFAEs para tratar pacientes com FA persistente.Consequentemente, o desenvolvimento de métodos mais eficazes para o tratamento da FA persistente é de grande interesse para a comunidade científica e clínica. Mais especificamente, a correta identificação de tecidos atriais responsáveis pela perpetuação da arritmia é crucial para o avanço do tratamento ablativo da FA persistente. Estudos recentes mostraram que nem todo o fracionamento em eletrogramas atriais (atrial electrograms, AEGs) corresponde à perpetuação da FA. Contudo, essas investigações analisaram somente uma característica dos AEGs, o que pode ser insuficiente para descrever um fenômeno complexo como a FA. O trabalho proposto investigará i) múltiplos atributos extraídos dos AEGs coletados de pacientescom FA persistente para discernir diferentes tipos de fracionamentos de AEGs e; ii) correlacionar esses AEGs com os mecanismos para manutenção e perpetuação da FA utilizando modelos estatísticos multivariáveis.

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Publicações científicas (7)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
ALMEIDA, TIAGO P.; SORIANO, DIOGO C.; MASE, MICHELA; RAVELLI, FLAVIA; BEZERRA, ARTHUR S.; LI, XIN; CHU, GAVIN S.; SALINET, JOAO; STAFFORD, PETER J.; NG, G. ANDRE; SCHLINDWEIN, FERNANDO S.; YONEYAMA, TAKASHI. Unsupervised Classification of Atrial Electrograms for Electroanatomic Mapping of Human Persistent Atrial Fibrillation. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, v. 68, n. 4, p. 1131-1141, APR 2021. Citações Web of Science: 1.
LI, XIN; CHU, GAVIN S.; ALMEIDA, TIAGO P.; VANHEUSDEN, FREDERIQUE J.; SALINET, JOAO; DASTAGIR, NAWSHIN; MISTRY, AMAR R.; VALI, ZAKARIYYA; SIDHU, BHARAT; STAFFORD, PETER J.; SCHLINDWEIN, FERNANDO S.; NG, G. ANDRE. Automatic Extraction of Recurrent Patterns of High Dominant Frequency Mapping During Human Persistent Atrial Fibrillation. FRONTIERS IN PHYSIOLOGY, v. 12, MAR 12 2021. Citações Web of Science: 0.
LUONGO, GIORGIO; SCHULER, STEFFEN; LUIK, ARMIN; ALMEIDA, TIAGO P.; SORIANO, DIOGO C.; DOSSEL, OLAF; LOEWE, AXEL. Non-Invasive Characterization of Atrial Flutter Mechanisms Using Recurrence Quantification Analysis on the ECG: A Computational Study. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, v. 68, n. 3, p. 914-925, MAR 2021. Citações Web of Science: 0.
GODINHO, FABIO; FIM NETO, ARNALDO; BIANQUETI, BRUNO LEONARDO; DE LUCCAS, JULIA BALDI; VARJAO, EDUARDO; TERZIAN FILHO, PAULO ROBERTO; FIGUEIREDO, EBERVAL GADELHA; ALMEIDA, TIAGO PAGGI; YONEYAMA, TAKASHI; TAKAHATA, ANDRE KAZUO; ROCHA, MARIA SHEILA; SORIANO, DIOGO COUTINHO. Spectral characteristics of subthalamic nucleus local field potentials in Parkinson's disease: Phenotype and movement matter. European Journal of Neuroscience, v. 53, n. 8 FEB 2021. Citações Web of Science: 1.
LI, XIN; ALMEIDA, TIAGO P.; DASTAGIR, NAWSHIN; GUILLEM, MARIA S.; SALINET, JOAO; CHU, GAVIN S.; STAFFORD, PETER J.; SCHLINDWEIN, FERNANDO S.; NG, G. ANDRE. Standardizing Single-Frame Phase Singularity Identification Algorithms and Parameters in Phase Mapping During Human Atrial Fibrillation. FRONTIERS IN PHYSIOLOGY, v. 11, JUL 21 2020. Citações Web of Science: 0.
ALMEIDA, TIAGO P.; SCHLINDWEIN, FERNANDO S.; SALINET, JOAO; LI, XIN; CHU, GAVIN S.; TUAN, JIUN H.; STAFFORD, PETER J.; NG, G. ANDRE; SORIANO, DIOGO C. Characterization of human persistent atrial fibrillation electrograms using recurrence quantification analysis. Chaos, v. 28, n. 8 AUG 2018. Citações Web of Science: 4.
TIAGO PAGGI DE ALMEIDA; FERNANDO SOARES SCHLINDWEIN; JOÃO SALINET; XIN LI; GAVIN SHEN-WEI CHU; JIUN HAUR TUAN; PETER JAMES STAFFORD; G ANDRÉ NG; DIOGO COUTINHO SORIANO. The temporal stability of recurrence quantification analysis attributes from chronic atrial fibrillation electrograms. Res. Biomed. Eng., v. 34, n. 4, p. 337-349, Out. 2018.

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